데이터 라벨링 서비스는 인공지능, 머신러닝 및 딥러닝 모델 개발에 필수적인 과정입니다.

저희는 라벨링 전문 인력과 기술을 통해 Bounding Box, Polygon Labeling 등 고객이 필요로 하는 고품질 라벨링 서비스를 제공합니다.

저희의 라벨링 서비스를 통해 고객이 개발하고자 하는 모델의 학습 정확도를 높이거나, 정확한 실험의 결과를 파악할 수 있습니다.

* 라벨링해야할 이미지 데이터를 수집해야하는 경우, 반드시 별도의 협의가 필요합니다.

요구사항 정의

- 고객이 필요로 하는 라벨링의 분류, 형태, 범위에 대하여 정의합니다.

- 라벨링의 어노테이션 형식에 대하여 정의합니다.

- 다양한 분류가 필요할수록, 형태가 복잡할수록 비용이 증가합니다.

이미지 데이터 수령

- 웹드라이브, 실물 저장 장치(USB, 외장하드) 중 고객이 선호하는 방식에 따라 데이터를 수령합니다.

* 데이터에 대한 보안이 필요할 경우 보안서약서를 작성해드립니다.

- 데이터 검수 : 수령한 데이터의 수와 이상 유무에 대한 내부적으로 1차 검수를 수행합니다.

* 이상 데이터가 확인되면, 고객과 연락하여 데이터 수정을 진행합니다.

라벨링 작업 진행

- 고객의 요구사항에 따라 작업을 진행합니다.

라벨링 결과물 저장 및 전달

- 다양한 저장 형태(COCO, PascalVOC, Darknet) 중 고객의 필요에 따라 라벨링 결과물을 제공합니다.

- 데이터 전달 과정 또한, 데이터 수령과 동일하게 웹드라이브와 실물 저장 장치 중 고객의 선호 방식에 따라 전달합니다.

이미지 데이터

- 정확한 견적 산출을 위해 이미지 데이터의 수량과 크기에 대한 정보가 필요합니다.

- 라벨링에 필요한 원시 이미지 데이터를 직접 제공해주시기 바랍니다.

* 원시 이미지 데이터의 수집이 별도로 필요한 경우, 반드시 사전 협의가 필요합니다.

라벨링 기준

- 라벨링해야하는 항목(클래스)의 종류, 형식, 범위에 대한 기준이 필요합니다.

* 라벨링에 대한 매뉴얼과 샘플 데이터가 있으신 경우, 문의 과정에서 제공해주시면 신속하고 정확한 협의가 가능합니다.

- 라벨링 데이터를 저장하는 형태에 대한 기준이 필요합니다.

작업 일정

- 라벨링 작업의 일정에 제한이 있으신 경우, 미리 말씀해주시기 바랍니다.

- 견적 작성 및 작업 수행 시 일정을 최대한 고려하여 진행해드립니다.