효율적인 영상 데이터 라벨링 방법과 팁
영상 데이터 라벨링은 인공지능과 머신러닝 프로젝트에서 필수적인 작업입니다. 특히, 컴퓨터 비전 분야에서 모델의 성능을 극대화하려면 고품질의 라벨링 데이터가 필요합니다. 그러나 영상 데이터 라벨링 작업은 시간이 많이 걸리고, 반복적이며, 정밀함이 요구됩니다. 이를 효율적으로 수행하려면 올바른 도구와 워크플로를 갖추고, 각 단계에서 최적화된 방법을 적용해야 합니다. 이 글에서는 영상 데이터 라벨링의 개념, 주요 도구, 효율적인 작업 팁, 그리고 라벨링의 품질을 유지하기 위한 핵심 사항들을 살펴보겠습니다.영상 데이터 라벨링은 일반적으로 사람이 영상 속 객체, 장면, 행동 등을 식별하고 이를 지정된 레이블로 태그하는 과정을 말합니다. 예를 들어, 자동차 주행 데이터에서 보행자, 신호등, 도로 표지판 등을 라벨링..
2025. 1. 20.