상표

컴퓨터 비전에서 레이블은 이미지나 비디오에서 객체나 관심 영역에 할당된 텍스트 또는 숫자 주석입니다. 레이블은 시각적 데이터에서 객체를 인식하고 분류하는 알고리즘을 훈련하기 위해 지도 학습 애플리케이션에서 자주 사용됩니다. 이는 물체를 식별하고, 경계를 정의하거나, 색상, 모양, 질감과 같은 물체의 속성을 설명하는 데 사용될 수 있습니다. 라벨은 일반적으로 인간 주석자가 수동으로 지정하거나 컴퓨터 비전 알고리즘을 사용하여 자동으로 생성됩니다. 라벨의 품질과 정확성은 컴퓨터 비전 시스템의 성능에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.

라벨 품질 이해

컴퓨터 비전에서 레이블의 품질은 시각적 데이터에 적용된 주석의 정확성과 일관성을 나타냅니다. 고품질 레이블은 이미지 속의 객체와 특징을 인식하고 분류할 수 있는 정확한 머신 러닝 모델을 훈련하는 데 매우 중요합니다. 레이블의 품질은 주석 작성자의 전문성과 경험, 사용된 주석 도구의 품질, 레이블이 지정되는 객체의 복잡성과 모호성 등 여러 요인에 따라 영향을 받을 수 있습니다. 고품질 라벨을 보장하려면 명확한 라벨링 지침, 표준 및 프로세스가 마련되어야 하며, 라벨은 품질 관리 검사 및 검증을 거쳐야 합니다. 이를 통해 라벨링의 일관성, 정확성, 신뢰성을 보장할 수 있으며, 이는 컴퓨터 비전 애플리케이션의 성공에 매우 중요합니다. 사람의 개입이 있는 자동 라벨링 도구를 사용하면 라벨링의 품질도 개선될 수 있습니다. 

자동 라벨링

자동 라벨링은 자동 주석이라고도 하며, 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 이미지나 비디오와 같은 시각적 데이터에 라벨을 적용하는 컴퓨터 비전의 프로세스입니다. 자동 라벨링은 수동 라벨링에 필요한 시간과 비용을 줄이는 데 사용할 수 있으며, 특히 대규모 데이터 세트에 유용합니다. 자동 레이블링에는 객체 감지, 의미 분할, 인스턴스 분할 등 다양한 기술이 있습니다. 인스턴스 분할은 이미지에서 객체를 식별하고 분류하여 그에 따라 레이블을 지정하는 것을 포함합니다. 자동 라벨링은 효과적일 수 있지만, 특히 시각적 데이터가 복잡하거나 모호한 경우 수동 라벨링보다 정확도가 떨어질 수 있습니다. 따라서 기계 학습 모델을 훈련할 때 최고 품질의 라벨을 보장하기 위해 자동 및 수동 라벨링을 결합하는 경우가 많습니다.

참고문헌

【1】https://encord.com/glossary/label-definition/