안녕하세요, 저는 세계 최고의 AI 데이터 회사 중 하나인 AIMMO의 마케팅 매니저 Evelyn입니다.
데이터 주석은 ML 및 딥 러닝 모델 교육에서 중요한 역할을 합니다. 작업 속도, 정확성 및 결과의 일관성은 모델의 성능을 결정하는 핵심 요소입니다. 이러한 이유로 상위 데이터 기업들은 보다 실용적이고 정확한 주석 서비스를 지속적으로 개발하고 있습니다. 이러한 노력이 머신 러닝의 발전과 혁신을 가속화하기를 바랍니다.
이번 포스팅에서는 라벨링 작업의 효율성을 높일 수 있는 AIMMO 인터랙티브 세그멘테이션을 소개하려고 합니다.
AIMMO 세분화는 딥 러닝을 채택하여 이미지를 픽셀 단위로 분해합니다. 프로젝트의 목적에 따라 Instance, Semantic, Panoptic을 포함한 모든 유형의 분할을 지원합니다. 사용자는 다각형 및 브러시 도구를 사용하여 프로젝트를 수행할 수 있습니다.
인터랙티브 분할은 사용자가 클릭한 이미지의 위치를 기준으로 개체를 구분할 가능성이 높은 반자동 분할입니다. Interactive Segmentation은 라벨러가 몇 번의 클릭만으로 작업을 완료할 수 있도록 하여 빠르고 정확한 작업으로 GT 품질을 높이면서 라벨링 비용을 절감합니다.
Recently, the medical field is also paying attention to AI development. Privacy-sensitive data in the healthcare AI industry requires careful and ethical rigor. In annotation high accuracy and consistency are key elements. To achieve these, it is important to maintain the consistency of the work as well as qualified training and experience. Therefore, Annotation work in the medical field requires higher quality and conditions.
As a result, medical data annotation technology is receiving a lot of attention. AIMMO’s Interactive Segmentation can increase the accuracy and efficiency of medical data annotation work by using AI to automatically separate objects based on the user’s provision of minimum training data. I hope that these tasks will contribute to the development and innovation of the medical AI field by creating fast and accurate annotations.
Aimmo의 서비스 AD-DaaS , Enterprise , GTaaS
에블린 글
노라 번역
