이미지 필터링 & 레이블링 방법¶
이미지 레이블링¶
이미지 표기의 관리 영역은 소프트웨어 인터페이스의 오른쪽 하단에 있습니다. 단일 이미지를 표기하거나 여러 이미지를 선택하여 표기할 수 있습니다. 이러한 방식으로 이미지의 다양한 용도에 따라 많은 양의 이미지 데이터를 함꼐 관리할 수 있습니다.
대표적인 응용 시나리오
결함 세그먼테이션 모듈을 사용할 때
이미지 속 물체의 결함이 다양한 경우 결함의 특징에 따라 분할해야 합니다. 그룹으로 이미지를 쉽게 볼 수 있도록 사용자가 이미지 결함의 유형을 표기할 수 있습니다.
현재 이미지에 결함이 있는지 없는지를 판단하기가 어려울 때 나중에 다시 판단할 수 있도록 일단 해당 이미지를 표기할 수 있습니다.
모델이 검증된 후 모델을 최적화하기 위해 표기된 이미지를 배치로 내보낼 수 있도록 사용자는 검증 결과가 만족스럽지 않은 이미지를 표기할 수 있습니다.
이미지 필터링¶
사용자들은 수요에 따라 필터링 조건을 선택하고 데이터 세트를 빠르게 찾을 수 있습니다. 다음으로 "결함 세그먼테이션" 을 예시로 설명하겠습니다.
대표적인 응용 시나리오
데이터 세트의 분할 결과를 확인합니다. 데이터 세트 분할이 완료되면 사용자는 데이터 세트 유형을 필터링하여 각 데이터 세트의 내용을 보고 분할 결과를 조정해야 하는지 여부를 확인할 수 있습니다.
데이터 레이블링 결과를 확인합니다. 데이터 레이블링을 할 때 사용자들은 데이터 유형을 필터링하여 레이블링 과정 및 결과를 확인할 수 있습니다.
모델 예측 결과를 검사합니다. 모델 검증이 끝난 후 결과 유형을 필터링하여 검증 결과를 확인할 수 있습니다. 예를 들어 결함 세그먼테이션 모델에 대한 예측이 틀린 경우 과검출 혹은 미검출 이미지 세트를 필터링함으로써 레이블링의 오류로 인해 모델 예측 결과가 틀린 것인지 빠르게 분석할 수 있습니다.