Ground Truth 데이터로 작업하기

딥러닝을 위해 훈련 데이터를 선택, 병합하고 불러오기

레이블을 선택하고, 데이터의 파일 경로를 변경하고, ground truth 객체를 병합합니다. 레이블 작업을 하는 동료와 ground truth 객체를 공유한 다음 계속해서 레이블 지정과 훈련 작업을 진행할 수 있습니다.

영상 레이블 지정 작업을 동료와 공유하고 함께 검토하려면 영상 레이블 지정 앱에서 프로젝트를 만들어 보십시오. 자세한 내용은 Get Started with Team-Based Labeling 항목을 참조하십시오.

앱

영상 레이블 지정기	컴퓨터 비전 응용 분야에서 영상에 레이블 지정
비디오 레이블 지정기	Label video for computer vision applications

`selectLabelsByGroup`	Select ground truth labels by label group
`selectLabelsByType`	Select ground truth labels by label type
`selectLabelsByName`	Select ground truth labels by label name

`groundTruth`	Ground truth label data
`merge`	Merge two or more ground truth objects (R2023b 이후)
`pixelLabelDatastore`	Datastore for pixel label data
`boxLabelDatastore`	Datastore for bounding box label data
`changeFilePaths`	Change file paths in ground truth data
`writeVideoScenes`	Write video sequence to video file (R2021b 이후)
`sceneTimeRanges`	Time ranges of scene labels from ground truth data (R2021b 이후)
`gatherLabelData`	Gather label data from ground truth (R2021a 이후)

`objectDetectorTrainingData`	Create training data for an object detector
`pixelLabelTrainingData`	Create training data for semantic segmentation from ground truth
`polyToBlockedImage`	Create labeled `blockedImage` object from set of ROIs (R2021b 이후)
`merge`	Merge two or more ground truth objects (R2023b 이후)

`attributeType`	Attribute type enumerations for labeling
`labelType`	Label type enumerations for labeling

Elements of Ground Truth Objects
Understand how to save and pass data using a ground truth data object.
Share and Store Labeled Ground Truth Data
Share and store labeled ground truth data exported from labeling apps.
How Labeler Apps Store Exported Pixel Labels
Learn how the labeling apps store pixel label data.
Training Data for Object Detection and Semantic Segmentation
Create training data for object detection or semantic segmentation using the Image Labeler or Video Labeler.