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[1] 영상 데이터 어노테이션 도구 (1) CVAT (Computer Vision Annotation Tool) CVAT는 컴퓨터 비전을 위한 대화형 비디오 및 이미지 주석 도구. 전 세계 수만 명의 사용자와 회사에서 사용됨. CAVT의 목적은 데이터 중심 AI 접근 방식을 사용하여 전 세계 개발자, 회사 및 조직이 실제 문제를 해결할 수 있도록 돕는 것 https://github.com/opencv/cvat (2) COCO Annotator COCO Annotator는 이미지 위치 파악 및 개체 감지를 위한 교육 데이터를 생성하기 위해 이미지에 효율적으로 라벨을 지정하고 다용성을 위해 설계된 웹 기반 이미지 주석 도구. 이미지 세그먼트(또는 세그먼트의 일부)에 레이블을 지정하고, 개체 인스턴스를 추적하..

1. AI 데이터 셋의 구축 개요 1.1 AI 데이터 셋의 중요성 AI 알고리즘 성능이 아무리 탁월해도 저 품질의 학습데이터를 입력하면 AI 서비스는 무용지물이 될 수 있음 인공지능 서비스 개발을 급히 진행하면서 저 품질의 데이터셋을 AI 서비스에 활용할 경우, 성능 및 상용화에 어려움을 겪어 데이터 수집부터 새로 시작을 해야 하는 경우가 다수 발생함 저 품질의 데이터셋 문제를 좀 더 일찍 발견한다고 하더라도, AI 모델 개발 진행에 혼동이 발생하여 개발 비용이 기하급수적으로 증가하는 상황이 발생할 수 있음 데이터 셋 구축 작업에는 많은 비용과 시간을 들여 작업한 데이터에 예상치 못한 품질 이슈가 발생한다면, 상기와 같은 여러가지 문제가 발생함. 하지만 데이터 가공(Annotation, Labeling)..