슈퍼브 라벨

자동화

AI 기반 자동화로 라벨링 워크플로우 효율성을 한 단계 진화시키세요
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무엇이든 쉽고 빠르게 세그멘테이션하세요

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한 번의 클릭으로 폴리곤 어노테이션을 생성하세요

어떤 객체나 배경도, 심지어 라벨링 한 적이 없더라도, 추가 학습 없이도 쉽게 세그멘테이션할 수 있습니다. SAM(Segment Anything Model) 기반 툴인 Auto-Edit (자동 편집, 이하 Auto-Edit)과 함께라면 관심 영역을 설정하고 모델 예측 결과를 다듬는 정도의 간단한 작업만으로도 복잡하고 불규칙한 형태의 어노테이션을 완벽하게 해 낼 수 있습니다. 물론, 최소한의 노동력과 단 몇 초의 시간만 필요하다는 건 당연하고요.

한 번에 전체 데이터셋을 모두 라벨링하세요

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포인트 클라우드
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여러분의 프로젝트에 최적화된 Auto-Label 모델을 생성하세요

AI를 활용해 빠르고 효율적이고 정확하게 대량의 데이터를 라벨링하세요. 베이지안 딥 러닝, 퓨 샷 러닝, 트랜스퍼 러닝 등 다양한 기계 학습 기술의 정수를 담은 Auto-Label(오토라벨링, 이하 Auto-Label) AI는 최소한의 정답 데이터와 반복 학습만으로도 매우 특수하고 희소한 객체까지 라벨링 할 수 있습니다.

Auto-Label을 사용하시는 고객들의 후기를 확인하세요

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20X
빠른 라벨링 속도
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75%
낮은 어노테이션 비용

“개발자로서 정말 인상 깊다고 느낀 기능이 바로 Custom Auto-Label이었습니다. 그렇게 빠른 속도로 그만큼의 고품질 라벨을 얻을 수 있다는 게 정말 말도 안 되는 거죠. 또 기능들이 직관적이고 배우기도 쉬워서 데이터 내보내기부터 매뉴얼 QA까지 모든 기능을 쉽게 사용할 수 있었습니다.”

Madhuri Patil

Robotics Software Developer, Fox Robotics

이동하는 객체를 손쉽게 어노테이션하세요

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보간법으로 프레임마다 다른 속도로 이동하는 객체를 자동으로 라벨링하세요

훈련이 필요 없는 보간법 기반 자동화로 프레임이나 시퀀스마다 동일한 라벨링을 반복하는 지루함과 불편함에서 벗어나세요. 원하는 객체를 두 프레임에서 라벨링하고 보간법을 사용해 그 사이를 모두 자동으로 라벨링하거나, 여러 키 프레임을 선택해 서로 다른 속도로 움직이는 객체를 간편하게 라벨링하세요.

서술형 자막을 간편하게 생성하세요

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풍성하고 정확한 자막을 원하는 포맷으로 생성하세요

별도의 노동력, 시간, 혹은 비용 투자 없이 여러분의 데이터를 완벽하게 설명하는 자막을 자동으로 생성하세요. 자막 생성 기술, SAM 기반 객체 탐지, VQA(이미지에 대한 질문-답변 생성) 모델을 활용해 AI가 객체나 장면에 대한 상세한 설명을 생성하고, 그 내용을 요약하고 정리해 자막으로 변환하여 커스터마이징된 결과를 제시합니다.

문제 데이터 때문에 망설이지 마세요

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미스라벨 디텍션으로 라벨 품질을 관리하고 개선하세요

대상 데이터셋과 정답 데이터를 비교해 라벨별 오류 가능성을 계산하는 고성능 객체 탐지 알고리즘으로 에러나 오분류의 확률이 높은 라벨을 자동으로 색출하세요. 오류 가능성이 높은 라벨을 필터링하고, 라벨에 이슈 타입을 추가하고, 오류를 수정할 작업자에게 할당하세요. 이 모든 과정을 수작업보다 훨씬 빠르게 끝낼 수 있습니다.

“저희 같은 데이터 라벨링 서비스 공급자에게는 대량의 고품질 데이터를 공급하는 것이 항상 최우선 목표입니다. 그런 의미에서 슈퍼브에이아이의 데이터 라벨링 플랫폼은 저희가 이 목표를 달성하는 데 가장 큰 도움을 주었습니다. Mislabel Detection 기능 덕분에 빠르고 정확하게 일관적이지 못한 어노테이션들을 색출하고 교정하여 데이터 정확성을 높일 수 있었거든요. 데이터가 정확해야만 신뢰할 수 있는 머신러닝 모델을 만들 수 있으니까요. 덕분에 저희가 일하는 방식이 완전히 바뀌었고, 기존의 프로세스를 더욱 효율적으로 다듬어 저희 고객들에게 기대를 훨씬 뛰어넘는 성과를 보여드릴 수 있었습니다. 슈퍼브에이아이는 이 분야의 품질과 확장성에 대한 새로운 기준점을 제시했다고 해도 과언이 아닙니다.”

Nasib Ahmed

Founder and CEO, Quantigo AI

언제든지 원하는 데이터만 선별하고 수집하세요

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불확실성 추정과 액티브 러닝으로 가장 모델 학습에 필요한 데이터만 선별하세요

Auto-Label AI는 몬테카를로 알고리즘과 불확실성 분포 모델링 방식을 결합한 하이브리드 기술로 이미지별 라벨링 난이도와 어노테이션별 불확실성 수치를 계산합니다. 이를 통해 결정 경계에 가까이 있는 어려운 예제들을 판별해 추후 반복 학습 시 우선적으로 수집하고 라벨링해야 하는 데이터를 제시합니다.

더 나은 컴퓨터 비전 데이터셋을 더 빠르게 구축하세요

더 짧은 시간 안에, 더 낮은 비용으로 고품질 학습 데이터를 구축할 수 있도록 데이터 라벨링 및 품질 관리 워크플로우를 자동화하세요.