프로덕션 규모의 어노테이션 기반
Ultralytics Platform은 팀이 대규모 시각 데이터셋을 속도, 일관성, 검토 가능한 품질을 갖춘 학습 준비 어노테이션으로 전환하도록 지원합니다.
스마트 어노테이션으로 최대 10배 빠르게 라벨링
Ultralytics Platform은 고품질 데이터셋을 더 빠르게 구축할 수 있는 이미지 어노테이션 도구를 제공합니다. 스마트 어노테이션부터 정밀한 수동 편집까지, 이러한 기능은 품질 저하 없이 이미지 라벨링 시간을 단축하도록 설계되었습니다.
- SAM 기반 스마트 어노테이션: 클릭 한 번으로 마스크와 BBox 생성.
- 전체 AI 작업 지원: 객체 탐지(Detection), 인스턴스 세그멘테이션(Instance Segmentation), 시맨틱 세그멘테이션(Semantic Segmentation), 분류(Classification), 포즈(Pose), OBB.
- 범용 포맷 지원: YOLO, COCO, VOC 등 원하는 포맷을 선택하십시오.
- 팀 검토 및 버전 관리: 모든 단계에서 명확한 협업 가능.
모든 비전 작업을 위한 하나의 플랫폼
Ultralytics Platform은 프로덕션 수준의 비전 AI를 구축하는 데 필요한 6가지 모든 주석 작업을 기본적으로 지원합니다.
클릭 한 번으로 모든 포맷과 크기의 데이터를 처리
이미지, 비디오 또는 ZIP 아카이브를 업로드하십시오. YOLO 또는 COCO 데이터셋을 가져오거나 원시 이미지부터 시작할 수 있습니다. 데이터는 몇 초 만에 어노테이션 준비가 완료됩니다.
학습 전 데이터 분석
데이터셋을 완벽하게 파악하십시오. 클래스 분포, 불균형 분할, 어노테이션 히트맵 및 이미지 크기를 한 곳에서 항상 최신 상태로 확인할 수 있습니다.
팀 협업을 위한 설계
팀과 데이터셋이 확장됨에 따라 워크플로를 관리하고, 역할을 할당하며, 기여도를 추적하고 프로젝트를 체계적으로 유지하십시오.
어노테이션 작동 방식 확인
데이터 업로드, 스마트 어노테이션을 통한 라벨링, 그리고 학습 준비가 완료된 데이터셋 구축 과정을 Ultralytics Platform 내에서 직접 확인해 보십시오.
산업 솔루션 탐색
팀들이 프로덕션 환경에서 어떻게 Ultralytics 컴퓨터 비전을 적용하는지 확인해 보십시오.
로봇 공학에서의 AI
Ultralytics YOLO 모델로 더 스마트한 기기를 구동하십시오. 로봇 공학의 비전 AI는 자율 주행, 인식, 객체 추적 및 실시간 제어를 촉진합니다.
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물류 분야의 AI
Ultralytics YOLO 모델로 물류 프로세스를 간소화하십시오. 비전 AI를 통해 패키지 검사, 분류, 차량 추적 및 실시간 창고 안전 모니터링이 가능합니다.
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소매업에서의 AI
Ultralytics YOLO 모델로 소매업을 재구상하십시오. 비전 AI는 재고 추적, 선반 모니터링, 대기열 관리 및 더 스마트한 고객 인사이트를 지원합니다.
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의료 분야의 AI
Ultralytics YOLO 모델로 의료 솔루션을 구축하십시오. 의료 분야의 비전 AI는 더 빠른 의료 영상 분석, 더 스마트한 진단 및 환자 모니터링을 지원합니다.
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제조 분야의 AI
Ultralytics YOLO 모델로 제조 공정을 최적화하십시오. 비전 AI는 품질 관리, 결함 탐지, PPE 규정 준수 및 조립 라인 자동화를 주도합니다.
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자동차 분야의 AI
Ultralytics YOLO 모델을 통해 자동차 분야에 컴퓨터 비전을 적용하십시오. 비전 AI는 도로 안전, 운전자 보조 및 차량 자동화를 향상하여 더 스마트한 도로를 만듭니다.
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농업 분야의 AI
Ultralytics YOLO 모델을 통해 스마트 농업에 비전 AI를 도입하십시오. 작물 모니터링, 가축 추적 및 정밀 농업을 강화하여 더 높고 스마트한 생산량을 달성하십시오.
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더 알아보기자주 묻는 질문
네. Ultralytics Platform은 컴퓨터 비전에서 가장 널리 사용되는 두 가지 주석 표준인 YOLO 및 COCO 형식으로 레이블이 지정된 데이터셋을 허용합니다. 데이터가 CVAT나 Roboflow와 같은 다른 도구에서 레이블링되어 두 형식 중 하나로 내보내졌다면, 직접 업로드하고 즉시 학습을 시작할 수 있습니다.
수동 주석은 주석 도구를 사용하여 이미지에 레이블을 직접 그리는 작업자를 포함합니다. 스마트 주석은 Meta에서 개발한 오픈 소스 모델인 Segment Anything (SAM)과 같은 AI 알고리즘을 사용하여 최소한의 인간 입력으로 이미지에 사전 레이블을 지정합니다. 대부분의 프로덕션 워크플로우는 속도를 위한 스마트 주석과 정확성을 위한 수동 검토를 결합합니다.
이미지 어노테이션은 이미지 내의 객체, 특징 또는 영역을 식별하기 위해 라벨을 지정하는 과정입니다. 이는 객체 탐지, 이미지 세그멘테이션, 이미지 분류 및 자세 추정과 같은 작업을 위한 컴퓨터 비전 모델 학습의 기초 단계입니다. 어노테이션 유형은 사용 사례에 따라 다양하며 바운딩 박스, 폴리곤, 마스크, 키포인트 등이 포함됩니다. 이 과정은 오픈 소스 도구와 전용 상업용 플랫폼 모두에서 수행됩니다.