컴퓨터 비전 라벨링
시각 지능의 한계를 넘는 정밀함:
프롬데이터의 컴퓨터 비전(Computer Vision) 라벨링
시각 지능의 한계를 넘는 정밀함:
프롬데이터의 컴퓨터 비전(Computer Vision) 라벨링
[ AI의 눈을 완성하는 것은 기술이 아니라 ‘디테일’입니다]
컴퓨터 비전 모델의 성능은 단순히 객체를 찾는 것을 넘어, 그 객체가 위치한 환경과 맥락을 얼마나 정확하게 정의하느냐에 달려 있습니다. 자율주행차의 급제동을 결정하는 1픽셀의 오차, 제조 공정의 미세 결함을 잡아내는 판단력은 모두 ‘완벽한 라벨링’에서 시작됩니다. 프롬데이터는 업계 최고 수준의 시각 데이터 가공 노하우를 바탕으로, 귀사의 AI 모델이 현실 세계를 오차 없이 이해하도록 돕는 고정밀 데이터셋을 구축합니다.
왜 프롬데이터의
비전 라벨링은 정교한가?
1. 도메인 특화 가이드라인 설계
(Domain-Specific Guide)
일반적인 라벨링은 형태만 따지만, 프롬데이터는 데이터의 의미를 담습니다.
- 전문 지식 기반 가공: 의료 영상의 미세한 병변, 반도체의 미세한 스크래치 등 전문 지식이 필요한 영역은 해당 도메인 전문가가 가이드라인 설계에 직접 참여합니다.
- 엣지 케이스(Edge Case) 대응: 겹쳐 있는 객체(Occlusion), 흐릿한 형체(Blur), 야간 및 악천후 데이터 등 AI가 판단하기 어려운 난해한 상황에 대한 명확한 라벨링 기준을 제시합니다.
2. 픽셀 단위의 결벽에 가까운 검수
(Pixel-Perfect Quality)
비전 데이터의 품질은 타협할 수 없는 영역입니다.
- 숙련된 어노테이터: 프롬데이터는 다년간의 비전 프로젝트 경험을 가진 시니어급 라벨러를 주축으로 팀을 구성합니다.
- 자체 검수 알고리즘 활용: 수동 검수와 더불어, 픽셀 이탈이나 클래스 오분류를 자동으로 찾아내는 자체 QA 툴을 활용하여 데이터 무결성을 확보합니다.
프롬데이터가 제공하는 핵심 비전 라벨링 기술
귀사의 모델에 가장 적합한 가공 기법을 선택하세요. 각 기술은 최적의 학습 효율을 보장합니다.
01. 객체 탐지 및 위치 특정
(Detection & Localization)
바운딩 박스 & 폴리곤 (Bounding Box & Polygon): 가장 대중적인 사각형 박스 형태부터, 비정형 객체의 외곽선을 정밀하게 따내는 폴리곤 기법까지 제공합니다. 자율주행, 리테일 객체 인식에 필수적입니다.
02. 포즈 및 구조 분석
(Pose & Structure)
키포인트 & 스켈레톤 (Keypoint & Skeleton): 인체의 관절이나 사물의 주요 특징점을 점으로 연결합니다. 프롬데이터가 자신 있는 행동 인식, 낙상 감지, 스포츠 동작 분석 AI 개발의 핵심입니다.
03. 픽셀 단위 분할
(Image Segmentation)
시맨틱 세그멘테이션 (Semantic Segmentation): 이미지 내 모든 픽셀에 의미(Class)를 부여합니다. 도로 인프라 분석, 의료 영상 진단, 위성 이미지 분석 등 최고 난도의 정밀도를 요구하는 프로젝트에 적합합니다
04. 영상 추적 및 프레임 분석
(Video Annotation)
객체 추적(Object Tracking): 영상 내 객체에 고유 ID를 부여하여 프레임 간 이동 경로를 추적합니다. CCTV 이상 행동 감지 및 교통량 분석에 최적화되어 있습니다
프롬데이터 비전 라벨링의 3대 차별점
1. 압도적인 영상 데이터 처리 능력
이미지뿐만 아니라 고용량 영상 데이터 처리 능력을 보유하고 있습니다. 영상의 흐름(Sequence)을 읽고 프레임 간의 일관성을 유지하는 고난도 작업에서 프롬데이터의 유연한 리소스 관리가 빛을 발합니다.
2. 특수 환경 데이터 가공 경험
앞서 언급한 화재 현장, 파킨슨 보행, 선수단 폭력 재연 등 특수 촬영 데이터를 직접 가공해 본 경험이 있기에, 데이터 수집 의도를 가장 잘 반영한 가공 결과물을 만들어냅니다.
3. 데이터 비식별화 기술
(De-identification)
자율주행 영상이나 CCTV 영상에 포함된 사람의 얼굴, 차량 번호판 등 민감한 개인정보를 자동으로 감지하고 마스킹 처리하여 법적 리스크 없는 깨끗한 학습 데이터를 제공합니다.
주요 활용 분야 (Industry Applications)
모빌리티
차선, 신호등, 보행자, 대향차 인식을 위한 전방위 시각 데이터 가공.
스마트 팩토리
부품의 조립 상태 확인, 컨베이어 벨트 위의 제품 불량 검출.
재난/안전
화재 감지, 산업 현장 안전모 미착용 감지, 군중 밀집 위험도 분석.
의료/헬스케어
X-ray, MRI 영상 내 병변 부위 추출 및 운동 자세 교정 피드백.
자주 묻는 질문 (FAQ for Vision AI)
Q. 데이터의 일관성(Consistency)은 어떻게 유지하나요?
A. 수만 장의 데이터를 여러 명이 작업할 때 발생하는 판단의 차이를 줄이기 위해, 프롬데이터는 작업 전 ‘통합 기준 세미나’를 진행하고, 매일 작업 결과물을 실시간으로 공유하며 오차를 보정합니다.
Q. 3D 라벨링(LiDAR)도 가능한가요?
A. 네, 2D 이미지뿐만 아니라 포인트 클라우드(Point Cloud) 데이터를 활용한 3D 바운딩 박스 가공 서비스도 지원하고 있습니다.
Q. 기한이 매우 촉박한데 빠른 납품이 가능한가요?
A. 프롬데이터는 혁신적이고 유연한 리소스 운영 체계를 통해 대규모 인력을 즉각 투입할 수 있습니다. 퀄리티는 유지하면서도 고객사의 일정에 맞춘 ‘Agile 납품’을 약속합니다.
당신의 AI가 더 명확하게 세상을 보도록,
프롬데이터가 시각의 기준을 세웁니다.
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