2D 주석클라우드 학습모델 내보내기사람 검수 체크포인트
2D 주석 시작
비디오 디코딩, AI 사전 라벨링, 사람 검수, 학습 핸드오프를 여러 시스템이 아닌 하나의 워크플로에 배치합니다.
- 검수 결정, 객체 목록, 이슈 메모, 버전 메타데이터를 포함합니다.
- 모델 파일, 내보내기 형식, 주요 지표, 다운로드 링크, 실행 상태.
- 비디오, 라벨링, 검수, 학습을 하나의 워크플로로 연결합니다.
자체 개발 AI 워크플로 엔진
자율주행과 체화형 AI 팀을 위한 데이터 생산·평가·전달 인프라
TjMakeBot 는 데이터 생산, 품질 관리, 버전 추적, 학습/내보내기, 전달 검수를 하나의 워크플로에 모아 자율주행과 체화형 AI 팀이 도구 전환을 줄이고 결과를 더 빠르게 개발, 고객, 현장 팀에 전달할 수 있게 합니다.
데이터 운영품질 운영버전 관리전달 운영
AnnoClaw 콘솔에서 업로드, 작업 라우팅, 수동 검수, 자동 전달까지 한곳에서 처리하세요.
빠른 체험
처음 오셨나요? 먼저 2D / 3D 샘플을 체험해 보세요
셀프서비스 2D/3D Studio로 시작한 뒤 AnnoClaw 워크플로우로 넘어가거나, 엔터프라이즈 게이트웨이 및 프라이빗 배포에 대해 문의하세요.
3D 포인트 클라우드3D 포인트클라우드 워크플로모델 내보내기납품
3D 주석 시작
2D 이미지, 3D 포인트클라우드, 저신뢰도 폴백, 사람 검수, 학습/내보내기, 납품 요약을 중심으로 폐루프를 구축합니다.
- 모델 파일, 내보내기 형식, 주요 지표, 다운로드 링크, 실행 상태.
- 단순한 링크가 아니라 검수, 보고, 고객 핸드오프를 위한 표준 요약입니다.
- 범용 도구보다 결과를 구매하는 팀에 더 적합합니다
기능
DataOps, QualityOps, VersionOps, DeliveryOps 를 하나의 플랫폼에 올리기
DataOps: 멀티모달 데이터 생산
2D 이미지, 3D 포인트클라우드, 비디오, 멀티센서 자산, 자동화 입력을 하나의 프로젝트 워크플로로 통합합니다.
QualityOps: 검토, 재작업, SLA
리뷰, 이슈, 재작업, SLA, 감사를 개별 작업이 아닌 운영 가능한 품질 체계로 만듭니다.
VersionOps: 규격, 데이터셋, 릴리스 버전
사양 버전, 데이터셋 버전, 릴리스를 통해 학습 계보, 품질 기준, 전달 범위를 명확히 설명합니다.
DeliveryOps: 인계, 검수, 고객 전달 뷰
전달 요약, 산출물, 고객 인계 페이지, 감사 기록을 고객이 구매하고 검수하고 추적할 수 있는 결과 계층으로 만듭니다.
개발자 진입점: API 자동화
자동화 세션이 프로젝트, 검토, 학습, 전달 워크스페이스로 바로 돌아가게 해 수작업 전환과 반복 인계를 줄입니다.
Enterprise: 조달, 권한, 프라이빗 배포
팀이 평가 단계에서 실제 운영으로 넘어갈 때 플랫폼은 권한 관리, 프라이빗 배포, 기업 조달을 지원해야 합니다.
AnnoClaw 워크플로우
AnnoClaw 자동화 워크플로로 어노테이션, 검수, 학습, 전달을 하나의 흐름으로 연결
이 워크플로의 가치는 AI 기능 하나가 더 늘어나는 것이 아니라 데이터 생산, 품질 관리, 버전 추적, 전달 검수를 하나로 연결하는 데 있습니다.
01
업로드, API, 자동화를 하나의 프로젝트 워크스페이스로 모으기
이미지, 포인트클라우드, 자동화 작업을 각각 다른 도구로 보내지 말고 하나의 프로젝트 문맥 안에서 검토, 학습, 전달로 이어지게 합니다.
02
품질 게이트로 “동작함”에서 “검수 가능”으로 끌어올리기
AI 가 먼저 움직일 수는 있어도 전달 품질을 결정하는 것은 검토, 이슈, 재작업, SLA, 사양 버전입니다.
03
버전, 학습, 전달, 고객 인계를 연결하기
검토가 완료되면 그다음 단계는 자연스럽게 데이터셋 버전, 학습/내보내기, 전달 요약, 고객 인수 페이지로 이어져야 합니다.
04
워크플로를 더 많은 팀과 운영 맥락에서 재사용 가능하게 만들기
같은 워크플로가 프로젝트 협업, 품질 게이트, 학습/내보내기, 고객 전달까지 포괄해 팀이 커질 때마다 프로세스를 다시 짜지 않게 합니다.
워크플로
업로드, 자동화 작업, 사람 검토 지점을 하나의 운영 경로에 둡니다.
품질
검토, 이슈, 재작업, SLA 를 운영 가능한 품질 체계로 바꿉니다.
버전
데이터셋 버전과 사양 버전으로 학습과 전달의 출처를 명확히 설명합니다.
전달
전달 요약, 산출물, 검수 가능한 인계 페이지로 마무리합니다.
프로젝트가 파일럿에서 다인 협업과 더 많은 적용 시나리오, 더 많은 전달 대상으로 확장될 때 가장 먼저 중요한 것은 재사용 가능한 워크플로, 품질, 버전, 전달 인프라입니다.
자동화 진입점 열기이중 핵심 시장
하나의 워크플로 계층으로 자율주행과 체화형 AI 팀을 함께 지원하기
프로젝트가 멀티센서 인지에 치우쳤든 로봇 작업 데이터에 치우쳤든 고객 인수에 치우쳤든, 결국 필요한 것은 동일한 데이터·품질·버전·전달 계층입니다.
자율주행 DataOps
멀티센서 인지 데이터, 저신뢰도 롤백, 사람 검토, 버전 추적, 전달 검수를 하나의 데이터 생산 체계로 엮습니다.
체화형 AI / 휴머노이드 데이터 생산
작업, 에피소드, 시연 데이터, 평가, 전달 같은 더 복잡한 흐름을 지원해 체화형 AI 팀이 일회성 라벨링에 머물지 않게 합니다.
로보틱스 팀을 위한 개발자 워크플로 진입점
OpenClaw 를 통해 자동화 작업을 프로젝트 워크스페이스로 되돌려 워크플로 세션이 검토, 학습, 전달로 이어지게 합니다.
산업 비전과 엔터프라이즈 전달
고객 전달 페이지, 감사, 권한 경계, 프라이빗 배포를 지원해 플랫폼이 평가 단계에서 실제 구매 단계로 이어지게 합니다.
팀이 계속 사용하는 이유
더 빠른 전달 속도와 함께 버전, 품질, 검수도 함께 성립해야 합니다
플랫폼이 자율주행과 체화형 AI 팀을 오래 지원하려면 AI 속도만으로는 부족하며, 워크플로, 품질, 버전, 전달이 함께 성립해야 합니다.
사람 검토, SLA, 품질 관리
AI 가 먼저 한 차례 돌 수는 있어도 전달물이 신뢰되고 구매 대상이 되는지는 검토, 이슈, 재작업, SLA 가 결정합니다.
팀 협업과 인계를 위한 구조
프로젝트, 검토, 평가, 학습, 내보내기, 인계를 하나의 워크플로에 유지할 수 있어 여러 도구로 쪼갤 필요가 없습니다.
학습과 다중 형식 내보내기가 끊기지 않음
데이터 생산이 끝난 뒤에도 단순 다운로드 링크에서 멈추지 않고 학습, 내보내기, 전달 요약, 고객 인계까지 이어집니다.
팀 구매와 프라이빗 배포에 대응
평가 단계에서 팀 구매, 권한 관리, 감사, 프라이빗 배포로 넘어가더라도 플랫폼을 갈아탈 필요가 없습니다.
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