오토에딧 (Auto-Edit)과 브러쉬 툴로 폴리곤 세그멘테이션에 드는 시간과 비용을 절감하세요
고성능 머신 러닝 모델을 개발하고 유지하기 위해서는 상당히 많은 양의 훈련용 데이터가 필요하지만, 훈련용 데이터를 취득하고 라벨링하는 과정에는 엄청난 시간과 비용이 소요됩니다. 그래서 사전에 대규모의 라벨링 및 QA 팀을 구성하거나, 스스로 모든 걸 해 내거나, 필요한 스킬과 노하우를 모두 갖춘 외부 서비스나 프리랜서를 구할 정도로 운이 좋아야 하는데, 사실 이 중 어떤 선택지도 그리 만만하지 않죠. 게다가 라벨링 자체만으로도 엄청난 시간을 들여야 하는데, 그 중 폴리곤 세그멘테이션은 동일한 작업에 대해 다른 유형의 라벨링보다 시간이 3~4배 더 필요할 정도로, 그 어떤 라벨링 작업보다도 더 많은 노동력과 정확도가 필요합니다.
바로 이럴 때 데이터 라벨링 자동화가 요긴하게 쓰일 수 있습니다. 하지만 커스텀 모델을 훈련할 때 사용할 사전 작업된 라벨이나 정답 데이터셋을 생성해 줄 모델이 없는 경우는 어떻게 해야 할까요? AI 어시스티드 툴이나 ML 에디터 어시스티드 툴과 같은 인터랙티브 AI 기반의 고도화된 툴로 초기 훈련이나 프리라벨 없이도 손쉽고 빠르게 데이터를 라벨링할 수 있습니다.
위와 같은 니즈가 있는 분들께 슈퍼브에이아이의 새로운 인터랙티브 AI, 오토에딧을 소개합니다. 픽셀 단위까지 완벽한 폴리곤을 만들 수 있는 AI 기반 툴로, 추가 비용 없이 사용하실 수 있습니다. (Team and Enterprise)
오토에딧으로 4배 빠르게 고품질 폴리곤 및 세그멘테이션 마스크를 생성하세요
오토에딧은 라벨러와 리뷰어가 폴리곤을 1초도 안 되는 시간에 그리고 수정할 수 있도록 해 주는 새로운 클래스 애그노스틱 AI 어시스티드 라벨링 툴입니다. 자동으로 이미지 혹은 비디오 내 개별 객체를 검출할 수 있으며, 복잡하거나 불규칙한 형태를 가진 객체도 문제 없이 검출 가능합니다. 또 간단한 바운딩 박스를 그리거나 수정하는 것 만으로도 픽셀 단위까지 완벽한 폴리곤을 생성할 수 있어 매뉴얼 라벨링에 비해 더 일관되게 정교한 라벨을 더 많이 생산할 수 있습니다.
오토에딧은 사용자가 그리는 박스 내에서 눈에 띄는 모양이나 형태를 잡아낼 수 있도록 사전 훈련되었습니다. 그래서 사용자가 첫 모델에 사용할 데이터를 처음으로 라벨링하는지 아니면 이미 실사용중인 모델이 있는지에 상관 없이, 별도의 노력을 들이지 않고도 바로 어떤 종류의 라벨링 프로젝트든 지원할 수 있다는 게 강점입니다. 또 오토에딧은 추후 커스텀 오토라벨을 사용해 라벨링 프로세스를 더 자동화하고 싶은 사용자가 훈련용 정답 데이터셋을 만들 때도 아주 유용하고, 또는 사용자의 기존 모델이 생성한 프리라벨을 가져와 개선하고 조정할 때도 유용합니다.
아래와 같이 오토에딧을 활용해 라벨링 워크플로우를 자동화해 보세요:
1. 새로운 폴리곤 세그멘테이션 프로젝트 (이미지/비디오)를 시작하거나 기존의 프로젝트를 탐색할 때, 어노테이션 앱에 접속해서 원하는 클래스 (예: 자동차)를 선택하세요. 상단 바에서 펜 툴 (꼭짓점을 찍어 그리기), 브러쉬 툴 (붓으로 그리기), 또는 AI 어시스티드 오토에딧을 선택하세요.
2. 세그멘테이션을 원하는 객체 주변에 넉넉하게 바운딩 박스를 그리세요. 오토에딧 AI가 1초도 안 되는 짧은 시간에 폴리곤을 생성합니다. 다른 AI 어시스티드 라벨링과는 다르게 대기열이 필요 없습니다.
3. 몇 번의 클릭만으로도 폴리곤의 완성도를 크게 높일 수 있습니다. (+) 버튼을 눌러 선택된 영역을 폴리곤에 추가하거나 (-) 버튼으로 제거하세요. 클릭 한 번으로 처음 폴리곤을 생성할 때 처럼 아주 빠른 시간 안에 폴리곤을 수정할 수 있습니다.
오토에딧은 펜 툴로 직접 그렸거나 커스텀 오토라벨이나 오토라벨로 자동 생성된 폴리곤을 빠르고 정확하게 수정하는 데도 효과적인 툴입니다. 또 오토에딧으로 생성한 폴리곤들도 원한다면 사람이 직접 펜 툴이나 브러시 툴로 수정할 수 있습니다.
아래 데모 영상에서 튜토리얼을 확인하시거나 오토에딧 Documentation문서에서 더 많은 정보를 확인하세요.
벡터 브러쉬 툴로 복잡한 폴리곤을 더 쉽게 그리고 수정하세요
펜 형식의 툴은 직선과 모서리가 많은 객체를 라벨링할 때 가장 편한 툴로 유명하지만, 형태가 불규칙한 객체를 라벨링하는 것이 어렵다는 점이 항상 문제였죠. 그래서 포인트를 많이 찍지 않아도 짧은 시간 안에 아주 정확한 폴리곤 및 인스턴스 세그멘테이션이 가능한 만능 브러쉬 툴을 추가했습니다. 붓처럼 자연스러운 선으로 그릴 수 있기 때문에 터치 스크린이나 스타일러스 펜을 사용하는 경우에도 유용합니다.
물론 객체의 형태에 따라 다르겠지만 일반적으로는 펜보다 브러쉬로 정답 데이터를 라벨링하거나 라벨링 후 수정을 하는 것이 훨씬 쉽기 때문에, 오토에딧이나 오토라벨을 활용한 데이터 작업 능률화에도 큰 도움이 됩니다.
기존 펜 툴과 새로운 오토에딧 툴을 보완하는 기능의 툴이기 때문에 작업 목적에 맞게 원하는 툴을 선택하거나 조합하여 사용할 수도 있습니다.
새로운 브러쉬 툴로 다음과 같은 작업이 가능합니다:
- 브러쉬를 드래그해서 폴리곤을 그리거나 부족한 부분을 채워넣기
- 채우기 기능을 사용해서 폴리곤 내의 구멍을 자동으로 메꾸기
- 브러쉬 크기를 픽셀 단위로 조정하기
4. 폴리곤을 추가하거나 기존의 폴리곤을 확대하기 (합치기)
5. 폴리곤을 제거하거나 축소하기
기존처럼 폴리곤 이동, 복사, 삭제 기능을 이용하거나 펜 도구를 사용하여 직접 포인트를 찍는 것도 가능합니다. 기능마다 키보드 단축키가 있어 쉽고 빠르게 픽셀 단위까지 정확한 폴리곤을 그릴 수 있습니다. 아래 데모 영상에서 튜토리얼을 확인하시거나 브러쉬 툴 문서에서 더 많은 정보를 확인하세요.
올바른 작업에는 올바른 툴이 필요합니다
이제 폴리곤 및 세그멘테이션 마스크 작업에 펜 툴, 브러쉬 툴, 그리고 AI 어시스티드 라벨링 툴까지 사용할 수 있게 되었습니다. 하지만 어떤 작업에 어떤 툴을 써야 할까요? 슈퍼브에이아이에서 이렇게 사용하시는 걸 권장드립니다:
1. 배경과 확실히 구분되는 객체는 오토에딧으로 라벨링하고 펜 툴이나 브러쉬 툴, 혹은 둘 다를 활용해 수정하세요.
2. 작고 흐릿한, 혹은 많이 가려진 객체는 펜 툴로 라벨링하세요.
3. 라벨링 된 데이터가 충분히 쌓이면 오토라벨 모델을 훈련해 나머지 데이터에 적용하고 펜 툴, 브러쉬 툴, 혹은 둘 다를 활용해 결과물을 수정하세요.
바로 시작해보세요
이미지 및 비디오 (이미지 시퀀스)에 적용되는 오토에딧은 현재 모든 플랜에서 사용하실 수 있으며, 브러쉬 툴은 모든 플랜 고객께서 사용하실 수 있습니다. 사람의 섬세함과 AI의 정밀함과 속도를 결합한 슈퍼브에이아이의 자동화 기능과 함께 라벨링 비용은 크게 절감하고 생산량은 크게 증가시켜 보세요.
이미지 라벨링 프로젝트에서 지금 바로 오토에딧 툴을 사용해 보시거나 슈퍼브에이아이 팀과 상담해 보세요. 프로젝트를 성공적으로 시작하시거나 완수하실 수 있도록 힘껏 돕겠습니다.
>>MLOps Insight 뉴스레터 구독하기
아직 슈퍼브에이아이의 콘텐츠를 받아본 적이 없으신 분들은 아래 소개에서 MLOps Insight를 클릭하면 최신호를 받아보실 수 있습니다. (MLOps Insight는 데이터 중심적(Data-centric) 관점에서 MLOps에 대한 최신 소식을 더 쉽게 찾을 수 있도록 돕기 위해 만들어진 뉴스레터입니다.)