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안녕하세요. “AFS”에서 근무하고 있는 주니어 비전 개발자 Lia입니다. 🐣

소개

인공지능(AI, Artificial Intelligence)이란 인간의 지적 능력을 컴퓨터로 구현하는 기술입니다. AI 모델을 학습시키기 위해서 데이터가 필요하고 데이터의 품질에 따라 결과가 달라질 수 있기 때문에 데이터 정제와 검수가 무엇보다 중요합니다. 이미지의 품질과 양이 적으면 잘못된 결과가 나타날 수 있습니다. 원하는 기술에 적합한 새로운 데이터 세트를 생성하기 위해 이미지를 수집하고 레이블을 지정해야 합니다.

AFS는 두피와 헤어 인식 모델을 개발하고 있습니다. 모델을 학습시키기 위해 사람이 직접 데이터를 분류하고 가공하는 라벨링 작업을 수행해야 합니다. 이번에 학습데이터 생성을 위해 “CVAT”을 사용하면서 경험했던 어려움과 해결 방법을 공유하고자 합니다.

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CVAT 시작하기

CVAT 이란?

Computer Vision Annotation Tool의 약자입니다.

Python, Django 등의 언어로 작성된 무료 오픈 소스 annotation도구입니다. CVAT는 컴퓨터 비전 이미지 어노테이션을 위해 Intel에서 개발 및 사용 중입니다. CVAT은 자동 레이블 지정 및 반자동 이미지 어노테이션을 제공하여 작업 속도를 높일 수 있습니다.

CVAT이 지원하는 컴퓨터 비전 Task