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해결하는 문제

Labelme는 머신러닝 모델을 위한 학습 데이터를 생성할 수 있도록 이미지와 비디오에 어노테이션을 달 수 있는 그래픽 인터페이스를 제공합니다. 분류, 바운딩 박스 탐지, 의미론적 또는 인스턴스 세그멘테이션과 같은 작업을 위해 객체에 레이블을 지정하는 과정을 간소화합니다.

작동 방식

사용자는 Labelme GUI에서 이미지나 이미지 폴더를 열고 다각형, 직사각형, 원, 선, 점과 같은 다양한 모양을 그려 객체를 정의할 수 있습니다. 이 도구는 이러한 어노테이션을 JSON 파일로 저장합니다. 또한 AI 보조 기능이 통합되어 있어 SAM (Segment Anything Model) 이나 YOLO-world 와 같은 모델을 사용하여 자동으로 어노테이션을 생성할 수 있습니다. 이 프로젝트는 VOC 및 COCO와 같은 표준 형식으로 데이터를 내보내는 기능을 지원합니다.

대상 사용자

이 도구는 컴퓨터 비전 프로젝트를 위한 고품질 데이터셋을 수동으로 레이블링하거나 반자동으로 생성해야 하는 연구원, 데이터 과학자 및 개발자를 위해 설계되었습니다.

주요 특징

• 다양한 어노테이션 유형 지원: 다각형, 직사각형, 원, 선, 점.
• SAM, EfficientSAM 및 YOLO-world 모델을 사용한 AI 보조 레이블링 포함.
• 일반적인 컴퓨터 비전 워크플로우와 호환되는 표준 형식(VOC, COCO)으로 데이터 내보내기.
• 크로스 플랫폼 데스크톱 애플리케이션 또는 Python 패키지로 사용 가능.
• 비디오 어노테이션 및 다국어 인터페이스 지원.