AnomalyDetection
Vision-ML앱의 분류 & 세분화 데이터셋 생성은 이미지 데이터 생성이 가능하며, 각 이미지를 업로드 하거나, 데이터 허브에서 불러오기가 가능합니다
- 이미지 데이터 레이블링 가능
- 클래스간 레이블링 정보 이동 기능 제공
- Classification 모델과 동일하게 이미지를 드래그&드랍 형태로 사용이 가능합니다.
- normal, abnormal 클래스가 기본으로 구성되어있으며 수정이 불가능 합니다.
| 명칭 | 설명 |
|---|---|
| 데이터셋 요약 | 현재 데이터셋의 요약 정보를 확인합니다. |
| 변경 | 레이블링 할 이미지의 순서를 변경할 수 있습니다. |
| 뷰어 | 이미지의 뷰어 모드를 변경할 수 있습니다. |
| 프로그레스 바 | 레이블링 진행률을 확인할 수 있습니다. |
| 저장 | 레이블링 상태를 저장 합니다. |
| 목록 | 이미지를 확인하고 선택할 수 있습니다. |
NOTE
이미지 뷰어 사용 시, 3가지 모드를 지원합니다.
list : 이미지를 목록 형태로 볼 수 있습니다.
item : 이미지를 아이콘 형태로 볼 수 있습니다.
gallery : 이미지를 갤러리 형태로 볼 수 있습니다.
레이블링 도구
세분화 레이블링을 하기 위한 도구를 제공합니다. 또한 단축키를 사용하여 간결하게 레이블링을 진행 할 수 있습니다.
| 명칭 / 단축키 | 설명 |
|---|---|
| Cursor (1) | 기본 커서 기능을 제공합니다. |
| Draw Polygon (2) | 세분화 레이블링을 위한 POLYGON을 그릴 수 있는 기능을 제공합니다. |
| 원본 배율 (r) | 이미지의 원본 배율로 볼 수 있습니다. |
| 배율 고정 (f) | 이미지의 배율을 고정하여 사용 할 수 있습니다. |
| 원본 이미지 보기 (g) | 원본이미지를 확인할 수 있습니다. |
| 단축키 | 레이블링 도구의 단축키를 확인할 수 있습니다. |
전처리 Profile
모델 학습에 적합하도록 이미지 정보를 변환할 수 있습니다.
Easy Label Class 목록
검출 자동 레이블링을 사용하기 위한 모델을 선택할 수 있습니다.