설명
Vailabel Studio는 로컬 우선 운영을 위해 설계된 종합적인 데이터 라벨링 도구로, 사용자의 데이터가 기기에서 안전하게 유지되도록 보장합니다. 바운딩 박스, 다각형, 점, 선, 원 및 자유 그리기 형태를 포함한 다양한 주석 유형을 지원하며, SAM 기반의 스마트 분할 기능이 강화되어 있습니다. 이 애플리케이션은 사용자가 이미지, 비디오 및 텍스트와 오디오를 포함한 다중 모드 데이터를 라벨링할 수 있도록 다재다능합니다.
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Vailabel Studio의 두드러진 기능 중 하나는 오프라인 AI 코파일럿으로, 객체 탐지, 마스크 분할, 라벨 제안 및 주석에 대한 품질 보증을 지원합니다. 이 코파일럿은 완전히 기기 내에서 작동하여 클라우드 호출이 필요 없으며, 사용자가 데이터를 자신의 클라우드 저장소와 동기화하기로 선택하지 않는 한 데이터가 컴퓨터를 떠나지 않도록 보장합니다.
Vailabel Studio는 COCO, YOLO, YOLO-Seg, Pascal VOC 및 LabelMe JSON과 같은 다양한 형식으로 데이터 세트를 내보내는 것을 지원하여 기존의 훈련 파이프라인과 호환됩니다. 이 도구는 무료이며 오픈 소스로, Windows, macOS 및 Linux에서 다운로드할 수 있으며, 소스 코드는 GitHub에서 접근할 수 있습니다.
속도와 프라이버시를 위해 설계된 Vailabel Studio는 작동하기 위해 계정이나 인터넷 연결이 필요하지 않습니다. 브라우저 기반 도구와는 달리 네이티브 데스크톱 경험을 제공하며, S3, Azure Blob 및 Google Cloud Storage와 같은 클라우드 저장소 솔루션과의 선택적 통합을 허용합니다. 이는 데이터 프라이버시와 오프라인 기능을 우선시하는 사용자에게 특히 유용한 Label Studio, CVAT 또는 Roboflow와 같은 다른 라벨링 도구에 대한 강력한 대안이 됩니다.
- 카테고리머신러닝 및 데이터 사이언스
- 요금제무료
- 배포데스크톱
- 플랫폼Windows, macOS, Linux
Vailabel Studio의 핵심 기능
로컬 우선 데이터 저장
오프라인 AI 코파일럿
이미지, 비디오 및 다중 모드 데이터 지원
바운딩 박스, 다각형, 점, 선, 원 및 자유 그리기 주석
SAM 스마트 분할
COCO, YOLO, YOLO-Seg, Pascal VOC 및 LabelMe로 내보내기
크로스 플랫폼: Windows, macOS, Linux
무료 및 오픈 소스
Vailabel Studio 사용 방법은?
다운로드: OS에 맞는 최신 버전 받기
설치: 플랫폼별 지침 따르기
구성: 선택적 AI 및 GPU 설정
사용: 오프라인 AI 코파일럿으로 라벨링 시작하기
Vailabel Studio의 사용 사례
- 이미지 주석
- 비디오 라벨링
- 다중 모드 데이터
- 오프라인 라벨링
- 데이터 프라이버시
