AutoML Vision 객체 감지의 경우 다음 세 가지 방법으로 가져온 학습 이미지에 주석을 달 수 있습니다.
- .csv 가져오기 파일에 있는 라벨링된 경계 상자를 통해 학습 이미지에 대해 라벨이 포함된 경계 상자를 제공할 수 있습니다.
- .csv 가져오기 파일에 주석이 달리지 않은 이미지를 제공하고 UI를 사용해서 이미지에 주석을 제공할 수 있습니다.
- Google의 수동 라벨링 서비스로 수동 이미지 주석을 요청할 수 있습니다.
.csv 파일에서 이미지의 라벨링 및 경계 상자에 대한 자세한 내용은 학습 데이터 준비를 참조하세요.
명령줄을 통해 이미지에 주석 달기
현재까지 AutoML API에는 라벨을 지정하는 메서드가 포함되어 있지 않습니다.
수동 라벨링을 통한 주석 요청
Google의 AI Platform 데이터 라벨링 서비스를 사용하면 API를 사용해서 데이터 세트에 대한 수동 라벨링을 요청할 수 있습니다. 데이터 라벨링은 '서비스' 애셋 유형 아래의 AI Hub에도 포함됩니다.
웹 UI를 통해 이미지에 주석 달기
데이터 세트를 만들고 이미지를 가져온 후에는 웹 UI를 사용해서 이미지 주석을 추가하거나 수정할 수 있습니다.
웹 UI
웹 UI를 사용해서 데이터 세트에 있는 가져온 모든 이미지를 보려면 왼쪽 탐색 메뉴에서 데이터 세트 등록 페이지를 선택한 후 데이터 세트 이름을 선택합니다. 그러면 다음 이미지 목록 화면이 표시됩니다.
이 화면에서 UI를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.
- 이미지를 라벨별로 필터링('라벨이 지정된' 또는 '라벨이 지정되지 않은' 이미지 포함)
- 새 라벨 추가
- 이미지 개수에 따라 오름차순 또는 내림차순으로 라벨 정렬
- 이미지를 그리드 또는 이미지 미리보기 로 표시
- 여러 이미지 선택 및 삭제
- 이미지에 주석 달기를 완료한 후 모델 학습 시작
개별 이미지 주석
웹 UI
AutoML Vision UI에서 개별 이미지에 대해 경계 상자 또는 라벨을 추가, 수정, 삭제하려면 다음 단계를 완료하세요.
업데이트하려는 이미지를 선택합니다. 그러면 새 화면에 기존 라벨 및 경계 상자(이미 할당된 경우)가 표시됩니다.
기존 주석의 경우 왼쪽의 선택 메뉴와 삭제 아이콘을 사용하여 라벨 및 경계 상자를 변경하거나 삭제한 후 변경사항을 저장할 수 있습니다.
경계 상자 및 라벨을 추가하려면 마우스와 제공된 안내선을 사용해서 이미지에 새 상자를 그립니다. 이미지를 클릭하고(안내선이 자동으로 표시됨) 왼쪽 클릭 버튼을 누른 상태로 경계 상자를 그려서 새 경계 상자를 그립니다. 새 상자 그리기를 마쳤으면 왼쪽 클릭 버튼을 놓습니다. 새 경계 상자 그리기를 시작하면 기존 경계 상자가 숨겨집니다.
새 경계 상자를 그린 후 새로운 라벨 선택 메뉴가 새 상자에 추가됩니다. 새로운 라벨 선택 메뉴 위로 마우스를 가져가면 새 경계 상자만 강조 표시됩니다. 기본적으로 새 경계 상자에는 마지막으로 사용된 라벨이 할당됩니다.
선택 메뉴에서 적합한 항목을 선택하여 새 경계 상자에 올바른 라벨을 추가한 후 아래에서 '저장'을 클릭하여 변경사항을 저장합니다.
라벨 통계 보기
웹 UI
비어 있지 않은 데이터세트의 라벨 통계를 보려면 다음 단계를 완료하세요.
데이터세트 페이지에서 비어 있지 않은 데이터세트를 선택합니다.
비어 있지 않은 데이터 세트를 선택하면 데이터 세트 세부정보 페이지로 이동합니다.
데이터세트 세부정보 페이지 위에서 라벨 통계 옵션을 선택합니다.
그러면 화면 오른쪽에 이미지에 있는 라벨링된 경계 상자의 통계를 볼 수 있는 창이 열립니다.
완료를 선택하여 라벨 통계 창을 닫습니다.