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
이미지 라벨링
3D 포인트 클라우드 라벨링
음성 라벨링
텍스트 라벨링
Basic
Keypoint
Segmentation
Box
시맨틱 분할
차선 인식
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
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
차선 라벨링 툴
Box를 사용하여 차선이 포함된 포인트 클라우드 영역을 자동으로 라벨링합니다.
사용 사례: 자율주행에서 차선 표시 인식
음성 전사와 분할
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 텍스트 라벨링 툴
텍스트 정보를 명명된 엔티티로 표시합니다. 이 엔티티를 사용자 지정 범주로 분류하고 엔티티간의 관계를 설정합니다.
사용 사례: 텍스트 이해
OCR 라벨링 툴
이미지의 문자를 편집 가능한 텍스트로 변환합니다.
사용 사례: 이미지 인식
유연한 워크플로우를 위한
데이터 라벨링 플랫폼
데이터 라벨링 플랫폼을 통한 2가지 AI 구축 방법
개발자를 위한 오픈 API
개발자는 API를 통합하여 맞춤형 방식으로 데이터 배치를 MatrixGo에 보내고 주석이 달린 데이터 검색을 자동화할 수 있습니다.