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AI 자동 라벨링

사전에 학습된 AI 모델 가중치를 활용하여, 선택한 클래스에 대한 라벨링을 자동으로 수행할 수 있는 기능입니다.

⚠️ 자동 라벨링을 사용하기 위해서는 사용자가 소유하고 있거나 공유받은 모델 가중치가 반드시 하나 이상 존재해야 합니다.

클래스 선택​

자동 라벨링을 적용할 클래스를 선택합니다. 좌측 검색창을 통해 원하는 클래스를 검색할 수 있으며, 각 클래스 좌측의 슬라이드 버튼을 통해 활성화 여부를 선택할 수 있습니다.

클래스 목록에서는 다음과 같은 정보를 확인할 수 있습니다.

  • 클래스 이름
  • 클래스 타입
  • 라벨링 수

신뢰도 범위 설정​

AI 모델이 예측한 결과 중, 어느 범위의 신뢰도(Confidence)를 가진 결과까지 라벨링에 반영할지 설정할 수 있습니다.

슬라이더를 통해 최소~최대 범위(%)를 지정하며, 지정된 범위를 벗어나는 예측 결과는 자동 라벨링에서 제외됩니다.

모델 가중치 선택​

자동 라벨링에 사용할 AI 모델 가중치를 선택합니다. 검색창을 통해 원하는 모델을 검색할 수 있으며, 소유 / 공유 버튼을 통해 조회 대상을 필터링할 수 있습니다.

모델 목록에서는 다음과 같은 정보를 확인할 수 있습니다.

  • 프로젝트명
  • 버전명
  • 타입
  • 클래스
  • 평균정밀도
  • 정밀도
  • 재현율
  • 생성일

클래스 필터, 성능 필터 기능을 통해 원하는 조건에 맞는 모델 가중치만 조회할 수도 있습니다.

자동 라벨링 활성화​

우측 상단의 자동 라벨링 활성화 토글을 통해 설정된 조건(클래스, 신뢰도 범위, 모델 가중치)으로 자동 라벨링 기능을 켜고 끌 수 있습니다.

자동 라벨링 이력​

자동 라벨링 이력 버튼을 통해 그동안 수행된 자동 라벨링 작업 내역을 확인할 수 있습니다.

이력에서는 다음과 같은 정보를 제공합니다.

  • ID
  • 모델 버전 이름
  • 파일 수
  • 라벨링 수
  • 소요시간
  • 시작일