라벨링 처리 학습데이터 수집, 가공 전문 플랫폼
인공지능 학습 데이터 가공을 위한 이미지, 텍스트, 동영상 등의 데이터에서
라벨링 처리를 할 수 있는 학습데이터 수집,가공 전문 플랫폼입니다.
◼ 핵심 기술 내용 ◼
◾Text Annotation : 지정하는 클래스에 맞는 텍스트 발췌 및 라벨링
◾Polygon Labeling : 인체 동작 움직임을 파악하여 관절점을 라벨링
◾Bounding Box : 특정 객체 영역을 선택 지정하면 클래스로 라벨링
◾DICOM Labeling : 초음파, MRI, CT 스캔등 의료 영상의 길이,각도 라벨링
◾LiDARLabeling : 차량자율주행3D Box, 2D 객체인식, 공간의미인식
특정 객체의 길이 또는 각도 라벨링
DICOM Labeling특정 객체의 길이 또는 각도 라벨링
세계최초 판독문 Annotation 도구 지정한 클래스에 맞는 텍스트 라벨링
판독문 Annotation세계최초 판독문 Annotation 도구 지정한 클래스에 맞는 텍스트 라벨링
◾크라우드 소싱 기반으로 대규모 데이터 빠른 처리 가능
◾비정형데이터 가공 노하우 통한 비용/시간 절감
◾AI 라벨링을 통한 정확한 AI모델 구현 가능
◼ 솔루션 차별성 ◼
◾대규모 작업자 운영
새로운 시장 진입 용이 (교육) / 퀄리티 검수 가능 / 세밀한 작업 가능 / 크라우드 소싱 관리 비용 / 작업자 관리
◾AI 라벨링 자동화
대규모 데이터의 빠른 처리 / 사람이 판단하기 어려운 데이터 처리
저작도구 (이미지, 의료영상)
저작도구 (자율주행, 텍스트, 사운드)
의료영상 데이터 RGB
평가 보고서
