데이터 어노테이션(Data Annotation)

학습을 위해 이미지에 라벨링하는 과정을 "데이터 어노테이션"이라고 합니다. 데이터 어노테이션은 머신 러닝 모델, 특히 딥 러닝 모델을 학습시키기 위해 데이터에 정답 레이블을 부여하는 과정입니다. 이를 통해 모델이 학습 데이터와 해당 레이블 간의 관계를 학습할 수 있게 됩니다.

데이터 어노테이션의 주요 유형:

1. 객체 감지(Object Detection):
   • 이미지에서 사물의 위치와 크기를 바운딩 박스 형태로 지정합니다.
   • 예: YOLO, Faster R-CNN.
2. 이미지 분류(Image Classification):
   • 이미지 전체에 하나의 레이블을 부여합니다.
   • 예: 개, 고양이, 자동차.
3. 세그멘테이션(Segmentation):
   • 이미지의 각 픽셀에 레이블을 부여합니다.
   • 세부 유형:
     • 이미지 분할(Image Segmentation): 이미지의 영역을 분할.
     • 시맨틱 세그멘테이션(Semantic Segmentation): 같은 클래스에 속하는 모든 픽셀에 동일한 레이블을 부여.
     • 인스턴스 세그멘테이션(Instance Segmentation): 같은 클래스의 개별 인스턴스를 구분하여 레이블을 부여.
4. 키포인트 어노테이션(Keypoint Annotation):
   • 특정 객체의 주요 지점(키포인트)에 레이블을 부여합니다.
   • 예: 사람의 얼굴, 몸의 관절 위치.

데이터 어노테이션 도구:

• LabelImg: 객체 감지용 라벨링 도구.
• VGG Image Annotator (VIA): 이미지 어노테이션 도구.
• Labelbox: 다양한 어노테이션 작업을 지원하는 클라우드 기반 도구.
• SuperAnnotate: 팀 협업을 지원하는 어노테이션 도구.

데이터 어노테이션의 중요성:

• 정확성: 모델이 정확하게 학습되기 위해서는 정확하게 라벨링된 데이터가 필요합니다.
• 다양성: 다양한 상황과 조건에서의 데이터를 포함해야 모델의 일반화 능력이 향상됩니다.
• 양: 충분한 양의 데이터를 제공하여 모델이 다양한 패턴을 학습할 수 있도록 합니다.

데이터 어노테이션은 머신 러닝 프로젝트의 초기 단계에서 필수적인 과정이며, 이 과정의 품질이 최종 모델의 성능에 큰 영향을 미칩니다.