실측 데이터에 레이블을 지정할 앱 선택

Computer Vision Toolbox™, Automated Driving Toolbox™, Lidar Toolbox™, Audio Toolbox™, Signal Processing Toolbox™ 및 Medical Imaging Toolbox™ 앱을 사용하여 실측 데이터에 레이블을 지정할 수 있습니다. 레이블이 지정된 이러한 데이터를 사용하여 영상 분류기, 객체 검출기, 의미론적 분할 신경망, 인스턴스 분할 신경망 및 딥러닝 응용 프로그램과 같은 알고리즘을 검증하거나 훈련시키십시오. 레이블 지정 앱을 선택하는 기준은 여러 요소(예: 지원되는 데이터 소스, 레이블, 자동화 유형 등)에 따라 다릅니다.

중요하게 고려해야 할 사항 중 하나는 레이블을 지정할 데이터의 유형입니다.

데이터가 영상 모음이라면 영상 레이블 지정기 (Computer Vision Toolbox) 앱을 사용하십시오. 영상 모음은 서로 크기가 다를 수 있는 영상들의 순서 없는 집합을 말합니다. 예를 들어, 분류기를 훈련시킬 목적으로 책 영상에 레이블을 지정하기 위해 앱을 사용할 수 있습니다. 영상 레이블 지정기는 매우 큰 영상도 처리할 수 있습니다(적어도 하나의 차원이 8K보다 큼).
데이터가 하나의 비디오이거나 영상 시퀀스라면 비디오 레이블 지정기 (Computer Vision Toolbox) 앱을 사용하십시오. 영상 시퀀스는 하나의 비디오처럼 보이게 하는 여러 영상의 순서 집합입니다. 예를 들어, 객체 검출기를 훈련시킬 목적으로, 이 앱을 사용해 고속도로에서 주행하는 자동차의 비디오 또는 영상 시퀀스에 레이블을 지정할 수 있습니다.
데이터에 여러 시간-중첩 신호(예: 비디오, 영상 시퀀스 또는 라이다 신호)가 포함된 경우 실측 레이블 지정기 (Automated Driving Toolbox) 앱을 사용하십시오. 예를 들면 차량에 장착된 여러 센서에서 캡처한 장면 하나의 데이터에 레이블을 지정할 수 있습니다.
데이터에 라이다 신호만 있다면 라이다 레이블 지정기 (Lidar Toolbox)를 사용하십시오. 예를 들면 이 앱을 사용하여 포인트 클라우드 센서에서 캡처한 데이터에 레이블을 지정할 수 있습니다.
데이터가 단일채널 또는 다중채널의 1차원 신호로 구성된 경우 신호 레이블 지정기 (Signal Processing Toolbox)를 사용하십시오. 예를 들어, 생체의학이나 음성, 통신 또는 진동 데이터에 레이블을 지정할 수 있습니다. 신호 레이블 지정기를 사용하여 음성 검출 및 음성-텍스트 변환과 같은 오디오 관련 작업도 수행할 수 있습니다.
데이터가 2차원 의료 영상이나 영상 시리즈 또는 3차원 의료 영상 볼륨인 경우 Medical Image Labeler (Medical Imaging Toolbox)를 사용하십시오. 예를 들어, 의미론적 분할 신경망을 훈련시키기 위해 가슴 CT(컴퓨터 단층촬영) 영상 볼륨에 레이블을 지정할 수 있습니다.

다음 표에는 레이블 지정 앱의 핵심 기능이 요약되어 있습니다.

레이블 지정 앱	데이터 소스	레이블 지원	자동화	추가 기능
영상 레이블 지정기 (Computer Vision Toolbox)	영상 모음 매우 큰 영상(적어도 하나의 차원이 8K보다 큼)	사각형 ROI(관심 영역) 투영 직육면체(ROI) 선 ROI 픽셀 ROI 다각형 ROI 점 ROI 하위레이블 특성 장면	내장 자동화 알고리즘 사용자 지정 자동화 알고리즘 블록 형식 영상 자동화 알고리즘	레이블이 지정된 데이터의 시각적 요약 보기
비디오 레이블 지정기 (Computer Vision Toolbox)	비디오 영상 시퀀스 사용자 지정 영상 데이터 소스	사각형 ROI 투영 직육면체(ROI) 선 ROI 픽셀 ROI 다각형 ROI 점 ROI 하위레이블 특성 장면	내장 자동화 알고리즘 사용자 지정 자동화 알고리즘 시간적 자동화 알고리즘	레이블이 지정된 데이터의 시각적 요약 보기
실측 레이블 지정기 (Automated Driving Toolbox)	비디오 영상 시퀀스 사용자 지정 영상 데이터 소스 포인트 클라우드 시퀀스(PCD 또는 PLY 파일) Velodyne^® 라이다 파일 Rosbag(ROS Toolbox 필요)	사각형 ROI 투영 직육면체(ROI) 직육면체 ROI 선 ROI 픽셀 ROI 다각형 ROI 점 ROI 하위레이블 특성 장면	내장 자동화 알고리즘(예: 차량 및 차선 검출 알고리즘, 포인트 클라우드 시간 보간 알고리즘) 사용자 지정 자동화 알고리즘 시간적 자동화 알고리즘 다중 신호 자동화	레이블이 지정된 데이터의 시각적 요약 보기 시간 동기 신호(예: 라이다 또는 CAN 버스 데이터)를 표시하기 위해 외부 툴을 앱에 연결 추가 데이터 소스 지원을 위해 불러오기 인터페이스 사용자 지정
라이다 레이블 지정기 (Lidar Toolbox)	포인트 클라우드 시퀀스(PCD 또는 PLY 파일) Velodyne 라이다 파일 LAS/LAZ 파일 시퀀스 Rosbag(ROS Toolbox 필요)	직육면체 ROI 특성 장면	내장 자동화 알고리즘(예: 라이다 객체 추적기 및 포인트 클라우드 시간 보간기) 사용자 지정 자동화 알고리즘 시간적 자동화 알고리즘	상단, 측면, 전면의 직육면체 레이블 보기 사용자 지정 카메라 시각 저장 및 재사용 레이블 지정의 편의를 위해 레이블 지정 시에 참조로 사용할 수 있도록 외부 툴을 연결하여 시간 동기 신호(예: 비디오) 표시
신호 레이블 지정기 (Signal Processing Toolbox)	MATLAB^® 작업 공간의 숫자형 배열, MATLAB 타임테이블, `labeledSignalSet` 객체 MAT 파일 및 CSV 파일 오디오 파일(WAVE, OGG, FLAC, AU, AIFF, AIFC, MP3, MPEG-4 AAC)	시간 기반 ROI 시간 기반 ROI 특징 시간 기반 점 특성 특성 특징 파일 수준 레이블 하위레이블	내장 피크 레이블 지정 내장 특징 추출 사용자 지정 자동화 알고리즘 음성 검출 음성-텍스트 변환(`speech2text` (Audio Toolbox)를 위해 Audio Toolbox 확장 기능 필요)	레이블이 지정된 데이터의 세부 정보 확장, 축소 및 찾아보기 신호 스펙트럼 및 스펙트로그램 보기 스펙트로그램을 사용하여 ROI 및 점에 레이블 지정 신호에 대량으로 레이블 지정 레이블 뷰어를 사용하여 레이블 보기 및 비교 오디오 재생 오디오 파일 정보 검사 추출된 특징을 분류 학습기 (Statistics and Machine Learning Toolbox)로 내보내기
Medical Image Labeler (Medical Imaging Toolbox)	2차원 의료 영상 및 영상 시리즈(DICOM 또는 NIfTI 파일) 3차원 의료 영상 볼륨(DICOM, NIfTI 또는 NRRD 파일)	픽셀 ROI	내장 자동화 알고리즘 사용자 지정 자동화 알고리즘	관상면 평면, 시상면 평면 및 횡측 해부학적 평면의 3차원 의료 영상 보기 사용자 지정이 가능한 볼륨 렌더링을 사용하여 3차원 의료 영상 보기 하나의 앱 세션에서 여러 개의 관련 영상 또는 영상 볼륨에 레이블 지정

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