이미지 데이터 어노테이션

이미지 데이터 어노테이션 개념

• 인공지능 모델을 학습시키기 위해 이미지 데이터에 레이블을 붙이는 과정
• 이미지 수준, 객체 수준, 픽셀 수준으로 추가 정보 부여

이미지 데이터 어노테이션의 유형과 기법

이미지 데이터 어노테이션의 유형

• 픽셀 수준으로 갈수록 높은 정밀도, 어노테이션 비용 증가
• 이미지 데이터 활용 목적과 수준 및 범위에 따라 적절한 수준의 어노테이션 유형 선택

이미지 데이터 어노테이션의 기법

유형	기법	설명
이미지 수준	이미지 분류	이미지 파일 단순 분류
객체 수준	바운딩 박스	객체의 최소 사각형으로 분류
-	폴리곤	객체의 윤곽을 따라 다각형으로 어노테이션
-	키포인트	객체의 주요 특징점 어노테이션
-	3D 큐보이드	객체를 3차원 박스로 식별하여 위치 및 크기 판별
픽셀 수준	시맨틱 세그멘테이션	이미지 각 픽셀별 클래스 지정
-	인스턴스 세그멘테이션	클래스 내에서 개별 객체를 구분해 픽셀 레이블 지정