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해결하는 문제

LightlyStudio는 컴퓨터 비전 데이터셋을 관리하고, 레이블을 지정하며, 평가할 수 있도록 도와주는 로컬 우선 데이터 큐레이션 도구입니다. 방대한 양의 레이블이 없거나 잘못된 레이블이 부여된 이미지 및 비디오 데이터를 다루는 문제를 해결하며, 가장 다양하고 대표적인 샘플을 식별함으로써 수동 레이블링 비용을 줄입니다.

작동 방식

이 도구는 로컬 서버로 실행되어 웹 브라우저에서 열립니다. 사용자는 이미지 또는 비디오 폴더(예: S3, GCS, Azure와 같은 클라우드 스토리지 내 포함)를 로컬 데이터베이스에 인덱싱합니다. 임베딩을 사용하여 유사한 이미지가 그룹화된 플롯으로 데이터셋을 시각화하고, 사용자는 라소 선택을 통해 데이터 클러스터를 필터링할 수 있습니다. 또한 Python API를 지원하여 스크립트로 인덱싱, 질의 및 COCO 및 YOLO와 같은 형식으로 데이터 내보내기를 수행할 수 있습니다.

대상 사용자

주로 YOLO와 같은 모델을 위한 고품질 학습 데이터를 큐레이션해야 하는 컴퓨터 비전 엔지니어 및 ML 실무자, 그리고 개인정보 보호 및 보안을 위해 데이터를 로컬에 유지하고자 하는 사용자에게 적합합니다.

주요 기능

• 로컬 우선 아키텍처: 데이터와 이미지는 로컬 머신에서 절대 이동하지 않습니다.
• 임베딩 기반 큐레이션: 데이터 간 관계를 시각화하여 중복 또는 대표 샘플을 찾습니다.
• 확장성: 단일 MacBook M1에서 200만 장 이상의 이미지를 처리할 수 있습니다.
• 통합 레이블링: 레이블 편집기 포함 및 자동 레이블링 플러그인(예: SAM) 지원.
• 모델 평가: 혼동 행렬을 통해 모델 예측과 정답을 비교하여 실패 패턴을 파악합니다.
• 다양한 형식 지원: 이미지 폴더, 비디오, COCO, YOLO 데이터셋 모두 지원합니다.