COCOJSON 형식은 컴퓨터 비전 분야에서 학습 데이터를 레이블링하기 위해 가장 널리 사용되는 데이터 형식입니다. 이 JSON 파일은 어떤 이미지, 어떤 위치에 어떤 객체가 존재하는지 머신러닝 모델에 알려주는 정보 파일입니다. 머신러닝 모델이 특정 객체를 기억하고, 해당 객체를 인식하는 데 필요한 훈련 데이터로 널리 활용됩니다. 오늘은 COCOJSON이 무엇인지 알아보겠습니다.
COCOJSON과 그 이점을 이해해보기
COCOJSON은 이미지나 동영상의 개체에 annotation을 달고 관리하는 데 사용되는 데이터 형식입니다. COCOJSON은 이미지 ID, 카테고리, 분할 마스크와 같은 추가 메타데이터와 함께 객체 annotation을 나타내는 표준화된 구조를 제공합니다.
COCOJSON을 사용하는 주요 이점 중 하나는 유연성입니다. 이미지 내의 여러 객체 인스턴스에 대한 주석을 허용하므로 객체 감지, 인스턴스 분할을 포함한 광범위한 컴퓨터 비전 작업에 적합합니다.
COCOJSON의 또 다른 장점은 연구 커뮤니티에서의 인기와 폭넓은 채택입니다. Microsoft COCO 데이터 세트와 같은 인공지능 모델 벤치마크 데이터 세트는 객체 주석에 COCOJSON 형식을 사용하므로 다양한 알고리즘과 모델을 더 쉽게 평가하고 비교할 수 있습니다.
Deep Block에서 COCOJSON을 사용하면 표준화된 형식과 학습 데이터 가공 도구의 이점을 누릴 수 있습니다. Deep Block은 COCOJSON 파일을 효율적으로 작업할 수 있는 도구와 기능을 제공하므로 주석이 달린 데이터를 더 쉽게 관리하고 조작할 수 있습니다.
Deep Block에서 COCOJSON 시작하기
Deep Block에서 COCOJSON을 사용하려면 먼저 annotation이 달린 데이터를 COCOJSON 형식으로 가져와야 합니다. Deep Block은 COCOJSON 파일을 가져와 이를 바탕으로 모델을 코딩없이 훈련시키고 사용할 수 있는 노코드 인터페이스를 제공합니다.
데이터를 가져온 후에는 Deep Block의 이미지 뷰어를 사용하여 annotation을 탐색하고 수정할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 각 annotation을 개별적으로 검사하고, 분할 마스크를 보고, 업로드한 annotation을 변경할 수 있습니다.
Deep Block은 COCOJSON annotation을 편집하고 개선할 수 있는 다양한 annotation 도구도 제공합니다. 개체를 추가 또는 제거하고, 경계 상자를 수정하고, 분할 마스크를 조정하고, annotation에 범주를 할당할 수 있습니다. 이러한 annotation 도구를 사용하면 데이터의 오류나 불일치를 쉽게 수정할 수 있습니다.
Deep Block은 수동 annotation 외에도 사전 훈련된 모델을 사용한 자동 annotation도 지원합니다. Deep Block의 AI 기반 주석 기능을 활용하여 이미지나 비디오에 대한 annotation을 자동으로 생성할 수 있습니다. 이는 특히 대규모 데이터 세트의 경우 annotation 처리 속도를 크게 높일 수 있습니다.
annotation을 완성한 후에 Deep Block을 사용하면 데이터를 COCOJSON 형식으로 내보낼 수 있습니다. 이를 통해 annotation이 달린 데이터를 다른 연구자와 편리하게 공유하거나 컴퓨터 비전 모델 교육을 위한 입력으로 사용할 수 있습니다.
COCOJSON 파일 생성 및 서식 지정
COCOJSON 파일을 수동으로 생성하는 것은 특히 대규모 데이터 세트의 경우 지루한 작업이 될 수 있습니다. 그러나 Deep Block은 COCOJSON 파일을 생성하고 형식을 지정하는 직관적인 인터페이스를 제공하여 이 프로세스를 단순화합니다.
Deep Block에서 새로운 COCOJSON 파일을 생성하려면 annotation을 달고 싶은 객체의 카테고리를 정의하는 것부터 시작하면 됩니다. 또한 Deep Block을 사용하면 외부 COCOJSON 파일을 임포트하여, 학습 데이터 구축 과정을 생략할 수도 있습니다.
카테고리를 정의한 후에는 이미지에 annotation을 달 수 있습니다. Deep Block은 경계 상자, 다각형을 그릴 수 있는 학습 데이터 가공 도구를 제공합니다. 각 annotation에 적절한 카테고리를 할당하고 원하는 메타데이터를 추가할 수 있습니다.
Deep Block은 annotation을 COCOJSON 형식으로 자동 저장하여 데이터가 적절하게 구조화되고 COCOJSON 스키마를 준수하는지 확인합니다. 이렇게 하면 수동으로 JSON 형식을 추출할 필요가 없으며 annotation에 오류가 발생할 가능성이 줄어듭니다.
결론적으로 COCOJSON은 데이터 annotation을 위한 다재다능하고 강력한 형식이며 Deep Block은 그 기능을 활용하기 위한 완벽한 플랫폼을 제공합니다. 객체 감지, 인스턴스 분할 또는 변경 감지 작업을 수행하는 경우 Deep Block의 COCOJSON 지원은 데이터 관리 및 annotation 프로세스를 단순화하여 궁극적으로 컴퓨터 비전 프로젝트의 정확성과 효율성을 향상시킬 수 있습니다.