데이터 라벨링 툴
에펜의 데이터 라벨링 툴은 모든 데이터 유형(이미지, 음성, 텍스트 데이터 등)을 지원합니다. 데이터 전처리와 오토라벨링 기능이 탑재된 데이터 라벨링 플랫폼으로 더욱 빠르고 정확한 머신러닝 프로젝트를 구축하세요.
에펜의 AI-Assisted 데이터 라벨링 툴은 모든 데이터 유형을 지원합니다
![Image](http://s40402.pcdn.co/wp-content/plugins/a3-lazy-load/assets/images/lazy_placeholder.gif)
이미지 라벨링
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3D 포인트 클라우드 라벨링
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음성 라벨링
![Image](http://s40402.pcdn.co/wp-content/plugins/a3-lazy-load/assets/images/lazy_placeholder.gif)
텍스트 라벨링
Basic
Keypoint
Segmentation
Box
시맨틱 분할
차선 인식
![2D3D融合标注](https://www.appen.com.cn/wp-content/uploads/2021/04/img-2-4@2x.jpg)
3D Box 라벨링 툴
객체의 반사 포인트를 박스에 넣습니다. 이 포인트 클라우드 라벨링 툴은 2D 및 3D 결합 라벨링, 연속 프레임 추적 및 동적 채우기와 같은 여러 기능을 제공합니다. 또한 이 툴은 자동 박스 그리기, 수동 그리기 및 자동 윤곽 맞춤을 지원하여 라벨링의 정확도를 높입니다.
사용 사례: 자율주행에서 물체 인식 및 추적
![融合标注](https://www.appen.com.cn/wp-content/uploads/2021/04/img-2-5@2x.jpg)
포인트 클라우드 시맨틱 분할 툴
Polygons, 브러시 및 Keypoint 선택 툴을 사용하여 반사 포인트를 분류합니다. 자동 차선 표시 분할이 지원됩니다.
사용 사례: 자율주행에서 물체 인식 및 추적
![融合标注](https://www.appen.com.cn/wp-content/uploads/2022/02/3D-智能识别车道线.gif)
차선 라벨링 툴
Box를 사용하여 차선이 포함된 포인트 클라우드 영역을 자동으로 라벨링합니다.
사용 사례: 자율주행에서 차선 표시 인식
음성 전사와 분할
![语音切割转写](http://s40402.pcdn.co/wp-content/uploads/2022/01/Audio-Annotation.gif)
음성 라벨링 툴
의미론적 단락을 구분 또는 분할 및 전사 음성을 사용하여 연속적/ 비연속적 방식으로 분할합니다. 이 음성 라벨링 툴은 자동 음성 인식(ASR)을 위한 사용자 지정, 다중 역할 및 다중 레이어 라벨링 및 사전 전사를 지원합니다.
사용 사례: ASR
NER
OCR
![NER Tool](http://s40402.pcdn.co/wp-content/uploads/2022/01/Text-Annotation-tool-final.gif)
NER 텍스트 라벨링 툴
텍스트 정보를 명명된 엔티티로 표시합니다. 이 엔티티를 사용자 지정 범주로 분류하고 엔티티간의 관계를 설정합니다.
사용 사례: 텍스트 이해
![NER命名实体识别标注](https://www.appen.com.cn/wp-content/uploads/2022/02/文本-OCR.gif)
OCR 라벨링 툴
이미지의 문자를 편집 가능한 텍스트로 변환합니다.
사용 사례: 이미지 인식
데이터 라벨링 툴로 머신러닝 프로젝트 구축을 빠르고 정확하게!
유연한 워크플로우를 위한
데이터 라벨링 플랫폼
![workflow](http://s40402.pcdn.co/wp-content/uploads/2023/08/230413_Workflows_Blog.jpg)
데이터 라벨링 플랫폼을 통한 2가지 AI 구축 방법
![Image](https://www.appen.com.cn/wp-content/uploads/2022/03/api更新版.gif)
개발자를 위한 오픈 API
개발자는 API를 통합하여 맞춤형 방식으로 데이터 배치를 MatrixGo에 보내고 주석이 달린 데이터 검색을 자동화할 수 있습니다.