슈퍼브 라벨
AI와 사람의 장점을 한 데 모은
강력한 데이터 라벨링 솔루션
데이터 어노테이션부터 프로젝트 추적까지 전 과정을 하나의 유연한 플랫폼으로 관리하세요.
라벨링 및 품질 관리를 위한 적응형 AI 모델로 작업자가 효과적이고 효율적으로 일할 수 있는 환경을 조성하세요.
이미지 / 비디오
정밀함, 인간공학, 확장성의 새로운 지평을 여는 압도적 성능의 툴로 이미지 ⋅ 비디오 어노테이션의 한계를 뛰어넘으세요. 몇 분 밖에 안 되는 짧은 시간 안에 프로젝트를 설정하고, 인앱 및 적응형 자동화 기술로 더 빠르게 라벨링 및 세그멘테이션하고, 맞춤 설정 가능한 속성 및 태그로 라벨 정보를 세밀하고 풍성하게 관리하세요.
포인트 클라우드
LiDAR 센서로 취득한 3D 화면을 수천 개의 포인트를 쉽게 처리할 수 있는 실용적인 툴로 정밀하게 라벨링 ⋅ 세그멘테이션 하세요. 보간법(interpolation)으로 움직이는 객체를 추적하고, 객체 간 관계를 어노테이션하고, 사전 훈련된 Auto-Label (오토라벨링, 이하 Auto-Label)로 손쉽게 대규모 포인트 클라우드 데이터를 라벨링하고, 슈퍼브 플랫폼의 더욱 다양한 기능을 탐색하세요.
10배 빠르게 데이터를 구축하고 반복 개선하세요
가장 정밀한 데이터 라벨링과 품질 관리 자동화를 경험하세요.
오토 에딧(Auto-Edit)
한 번의 클릭이면 별도의 모델 학습이 없어도 자동으로 어떤 객체 클래스나 배경도 손쉽게 세그멘테이션 할 수 있습니다.
오토 라벨(Auto-Label)
베이지안 딥 러닝, 퓨 샷 러닝 등 다양한 기법을 활용한 최첨단 SOTA 모델을 최소한의 정답 데이터로 훈련하세요.
자동 자막 생성
생성형 AI로 이미지나 비디오에 장면 ⋅ 객체 설명, 키워드 등 자동 자막을 생성하세요.
보간법
비디오나 포인트 클라우드 데이터에서 여러 프레임에 걸쳐 등장하는 움직이는 객체를 반자동으로 간편하게 라벨링하세요.
미스라벨 디텍션
오류나 오분류가 발생했을 가능성이 높은 라벨을 자동으로 탐지해 검수 효율성을 높이세요.
불확실성 추정
AI 학습이 어려운 장면이나 객체 클래스를 식별해 효과적인 모델 학습에 필요한 유의미한 데이터를 색출하세요.
모든 프로세스를 효율화하세요
더 빠르게 프로젝트를 시작하고 모든 데이터 라벨링 프로젝트의 효율성을 향상시키세요.
강력한 어노테이션 툴
각 포인트를 연결하거나 픽셀 단위까지 크기 조정이 가능한 세밀한 브러시 툴을 사용해 복잡한 폴리곤을 정밀하게 어노테이션하세요.
다각형을 모서리가 겹치지 않도록 깔끔하게 연결하고 원하는 대로 병합하거나 분리하세요.
모델 스펙이나 프로젝트 요구사항이 변경되더라도 쉽게 적응할 수 있도록 다양한 어노테이션 타입이 네이티브로 지원됩니다.
항상 팀에서 올바른 버전의 데이터를 사용하고 과거 내역을 쉽게 추적할 수 있도록 라벨링 된 데이터의 스냅샷을 생성하세요.
버전 히스토리
항상 팀에서 올바른 버전의 데이터를 사용하고 과거 내역을 쉽게 추적할 수 있도록 라벨링 된 데이터의 스냅샷을 생성하세요.
사용자 지정 단축키
사용자 지정 단축키를 통해 라벨링 시간을 단축하세요. 팀의 워크플로우, 프로세스 및 데이터에 맞게 슈퍼브 라벨 이용 단축키를 커스터마이징 할 수 있습니다.
필터 ⋅ 검색 기능
작업 난이도가 높은 라벨, 미해결 이슈 등 원하는 항목을 손쉽게 필터링하고 검색해 불필요한 시간 낭비를 줄이고 적절한 우선순위를 설정하세요.
병합 ⋅ 분리 내역 추적
여러 프레임에 등장하는 객체를 빠르게 합치거나 별개의 객체로 나누어 정확하고 투명하게 각 객체를 추적하세요.
지원하는 어노테이션 타입
이미지
바운딩 박스
회전 박스
폴리라인
폴리곤 세그멘테이션
키포인트
2D 큐보이드
분류
캡션
비디오
바운딩 박스
폴리라인
폴리곤 어노테이션
키포인트
분류
캡션
포인트 클라우드
큐보이드