데이터 라벨링

데이터 라벨링이란 딥러닝과 머신러닝에서 모델링을 하기 전 학습에 사용할 데이터에서 필요한 정보에 값을 부여하는 것.

 

데이터 라벨링 툴

1. labelImg - [https://github.com/tzutalin/labelImg]

• 객체 인식(object detection)을 위해 영상에 bounding box를 설정하여 라벨링을 한다.
• bounding box의 정보들을 xml 확장자로 저장
• Pyqt 기반의 프로그램

2. CVAT : Computer Vision Annotation Tool - [https://github.com/openvinotoolkit/cvat]

• 무료 오픈 소스 웹기반의 이미지, 비디오 주석 도구
• 영상의 레이블링 작업에 사용
• 주 활용처 - object detection, image segmentation, image classification

3. LabelMe - [https://github.com/wkentaro/labelme]

• MIT에서 만든것으로, 주석과 데이터 세트 제공
• 다양한 형태의 도형을 레이블링 할 수 있다.
• 다양한 곳에 활용할 수 있다 - image segmentation, image classification 등

 

위의 데이터 레이블링 툴 외에도 다양한 툴들이 존재한다.

참고 블로그 - [https://kdj1018.tistory.com/entry/%EA%B8%B0%EC%88%A0-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EB%9D%BC%EB%B2%A8%EB%A7%81-%ED%88%B4-for-Machine-Leraning] 에서 다양한 데이터 레이블링 툴에대해 설명이 되어있다.