Question 1

TjMakeBot이란 무엇인가요?

Accepted Answer

TjMakeBot은 YOLO, Faster R-CNN, SSD와 같은 객체 감지 모델의 훈련 데이터 세트를 만들기 위해 설계된 무료 AI 이미지 주석 도구입니다. 자연어 채팅을 통해 이미지를 자동으로 주석 처리할 수 있는 내장 AI 어시스턴트를 특징으로 하며, 주석 프로세스를 더 빠르고 효율적으로 만듭니다.

Question 2

AI 어시스턴트로 자동 주석을 수행하는 방법은 무엇인가요?

Accepted Answer

도구 모음의 "AI 어시스턴트" 버튼을 클릭한 다음 자연어로 주석 처리할 내용을 설명하세요. 예를 들어 "모든 사람 주석 처리" 또는 "모든 자동차와 트럭 레이블 지정"이라고 말할 수 있습니다. AI는 자동으로 객체를 감지하고 주석을 처리합니다. "모든 이미지에 적용" 기능을 사용하여 여러 이미지를 한 번에 일괄 처리할 수도 있습니다.

Question 3

TjMakeBot은 어떤 주석 형식을 지원하나요?

Accepted Answer

TjMakeBot은 YOLO(정규화된 좌표가 있는 txt), Pascal VOC(절대 픽셀 좌표가 있는 XML), COCO JSON, CSV 등 여러 주석 형식을 지원합니다. 기존 주석을 가져오고 여러 형식으로 동시에 내보낼 수 있습니다. 이 도구는 YOLOv5, YOLOv8, YOLOv9, YOLOv10, YOLOv11 형식을 지원합니다.

Question 4

What 3D point cloud formats are supported?

Accepted Answer

TjMakeBot supports common point cloud formats including PCD and PLY in the 3D annotation editor. You can upload files by click-to-import or drag-and-drop.

Question 5

How do I draw and adjust 3D bounding boxes?

Accepted Answer

In 3D mode, press B to enter draw mode and click three times to create a 3D box. Then select the object and use W/E/R to switch translate, rotate, and scale. You can also fine-tune center, dimensions, and rotation values in the properties panel.

Question 6

Can I export 3D annotations for model training?

Accepted Answer

Yes. 3D annotations can be exported in KITTI-compatible and JSON formats, which are suitable for many 3D detection training pipelines.

Question 7

YOLO 형식으로 주석을 내보내는 방법은 무엇인가요?

Accepted Answer

이미지에 주석을 처리한 후 "주석 내보내기" 버튼을 클릭하세요. YOLO 형식 옵션을 선택하면 도구가 표준 YOLO 데이터 세트 구조(images/ 및 labels/ 폴더)로 구성된 모든 주석 파일(.txt)과 이미지를 포함하는 ZIP 파일을 생성합니다.

Question 8

TjMakeBot을 무료로 사용할 수 있나요?

Accepted Answer

네, TjMakeBot은 수동 주석, 여러 형식의 가져오기/내보내기, 비디오 디코딩, 일괄 처리 등 무료 기본 기능을 제공합니다. AI 어시스턴트 기능은 등록이 필요하며 토큰 기반 시스템을 사용합니다. 신규 사용자는 무료 AI 크레딧을 받아 시작할 수 있습니다.

Question 9

TjMakeBot은 어떤 언어를 지원하나요?

Accepted Answer

TjMakeBot은 영어, 중국어(간체 및 번체), 일본어, 한국어, 독일어, 프랑스어, 러시아어 등 여러 인터페이스 언어를 지원합니다. 상단 탐색 모음의 언어 선택기를 사용하여 언어를 전환할 수 있습니다.

Question 10

여러 이미지를 일괄 처리하는 방법은 무엇인가요?

Accepted Answer

여러 이미지를 한 번에 업로드하고 AI 어시스턴트의 "모든 이미지에 적용" 기능을 사용하여 동일한 지시로 모든 이미지를 자동으로 주석 처리할 수 있습니다. 또한 훈련된 모델을 사용한 일괄 감지 기능을 사용하여 모든 이미지의 객체를 자동으로 감지할 수 있습니다.

Question 11

비디오-프레임 기능은 어떻게 작동하나요?

Accepted Answer

TjMakeBot에는 지정한 FPS(초당 프레임 수)로 비디오에서 프레임을 추출할 수 있는 비디오 디코더가 포함되어 있습니다. 비디오 파일을 업로드하고 원하는 FPS(예: 정적 장면의 경우 1 FPS, 동적 장면의 경우 5-10 FPS)를 설정하면 도구가 자동으로 비디오를 개별 이미지 프레임으로 디코딩하여 주석을 처리할 수 있습니다.

Question 12

주석은 어떻게 저장되나요?

Accepted Answer

주석은 내보낼 때까지 브라우저의 로컬 스토리지에 저장됩니다. 내보낼 때 형식(YOLO/VOC/COCO/CSV)을 선택하고 주석 파일을 다운로드할 수 있습니다. 로그인한 사용자의 경우 주석이 백업 및 협업을 위해 클라우드에 동기화될 수도 있습니다.

Question 13

기술 지원팀에 연락하는 방법은 무엇인가요?

Accepted Answer

service@taojsh.com으로 이메일을 보내 기술 지원팀에 연락할 수 있습니다. 일반적으로 1-2 영업일 이내에 답변합니다. 자세한 가이드와 팁은 튜토리얼 페이지도 확인할 수 있습니다.

Question 14

Does TjMakeBot support team review and delivery handoff?

Accepted Answer

Yes. TjMakeBot supports shared projects, review queues, issue handling, dataset-version freeze, release delivery, customer share pages, and audit-oriented handoff flows for collaborative production teams.

Question 15

Can teams manage dataset versions and training lineage?

Accepted Answer

Yes. Approved output can be frozen into dataset versions and connected to release and training flows, so teams can explain version lineage, delivery scope, and model source more clearly than with ad-hoc exports alone.

Question 16

How do I choose Team Review Cloud vs Enterprise?

Accepted Answer

Choose Team Review Cloud when you need hosted multi-person review, delivery routing, and audit-ready collaboration. Choose Enterprise when private deployment, SSO, procurement, contract review, or deeper integration boundaries become hard requirements.

Question 17

What if we need API, webhook, or system integration?

Accepted Answer

Use the enterprise inquiry path to confirm current API, webhook, callback, and external-system integration fit. This keeps integration scope, rollout timing, and procurement requirements aligned before purchase.

Question 18

Is private deployment available?

Accepted Answer

Private deployment options are evaluated for enterprise teams that need security review, permission boundaries, audit support, procurement alignment, or deployment control beyond the hosted cloud path.

Question 19

Can TjMakeBot support SSO and audit-oriented controls?

Accepted Answer

Enterprise evaluation is the right path when teams need SSO, tenant boundaries, access governance, audit expectations, or other security requirements tied to rollout and procurement.

Question 20

TjMakeBot은 어떤 유형의 주석을 지원하나요?

Accepted Answer

TjMakeBot은 경계 상자(사각형), 다각형, 회전 객체용 방향 경계 상자(OBB), 포즈 추정용 키포인트 주석 등 여러 주석 유형을 지원합니다. 도구 모음을 사용하여 주석 유형을 전환할 수 있습니다.

Question 21

TjMakeBot은 어떤 용도에 적합한가요?

Accepted Answer

TjMakeBot은 자율 주행 데이터 세트 생성, 산업 결함 감지, 의료 이미지 주석, 소매 제품 인식, 보안 감시 분석, 농업 모니터링, 레이블이 지정된 훈련 데이터가 필요한 컴퓨터 비전 연구에 이상적입니다.

Question 22

클라우드 모델 훈련이란?

Accepted Answer

TjMakeBot은 클라우드 YOLO 모델 훈련 서비스를 제공합니다. 데이터 주석 완료 후 브라우저에서 직접 훈련 작업을 제출하고 클라우드 GPU로 모델을 훈련할 수 있습니다. 로컬 Python 환경 설정이나 GPU 구매가 필요 없습니다. YOLOv5, YOLOv8, YOLOv9, YOLOv10, YOLOv11 등 여러 버전을 지원합니다.

Question 23

클라우드 훈련 비용은 어떻게 되나요?

Accepted Answer

클라우드 훈련은 훈련 시간에 따라 요금이 부과되며 계정 잔액에서 차감됩니다. 신규 사용자는 등록 시 무료 훈련 크레딧을 받습니다. 비용은 모델 크기, 에포크 수, 데이터셋 크기에 따라 다릅니다. 작업 제출 전에 예상 비용을 확인할 수 있습니다.

Question 24

훈련에 얼마나 걸리나요?

Accepted Answer

훈련 시간은 여러 요인에 따라 다릅니다: 데이터셋 크기, 모델 버전, 에포크 수, 이미지 크기. 일반적으로 작은 데이터셋(100-500개 이미지)에서 경량 모델(예: YOLOv8n)로 100 에포크 훈련하면 보통 10-30분이 걸립니다. 큰 데이터셋이나 복잡한 모델은 몇 시간이 걸릴 수 있습니다.

Question 25

훈련 대기열이란?

Accepted Answer

훈련 대기열은 모든 사용자의 훈련 작업을 관리합니다. 훈련 작업을 제출하면 GPU 리소스를 기다리는 대기열에 들어갑니다. 대기열 패널에서 작업 상태, 예상 대기 시간, 대기열 위치를 확인할 수 있습니다. 작업은 제출 순서대로 실행됩니다.

Question 26

훈련 완료 후 어떤 형식으로 내보낼 수 있나요?

Accepted Answer

훈련 완료 후 다양한 형식으로 모델을 내보낼 수 있습니다: PyTorch (.pt)는 연구 및 계속 훈련용, ONNX는 크로스 플랫폼 추론용, TensorRT는 NVIDIA GPU 가속용, CoreML은 iOS/macOS 배포용, TFLite는 Android 배포용, OpenVINO는 Intel 하드웨어 가속용, NCNN은 모바일 및 임베디드 장치용.

Question 27

훈련이 실패하면 어떻게 하나요?

Accepted Answer

훈련이 실패하면 작업 세부 정보에서 오류 메시지와 훈련 로그를 확인할 수 있습니다. 일반적인 원인: 데이터셋 형식 오류, 주석 데이터 부족, 클래스 불균형 등. 문제를 수정한 후 "재제출"을 클릭하여 새 훈련 작업을 생성할 수 있습니다. 문제가 지속되면 기술 지원에 문의하세요.

Question 28

진행 중인 훈련을 취소할 수 있나요?

Accepted Answer

네, 대기 중이거나 훈련 중인 작업은 언제든지 취소할 수 있습니다. 훈련 대기열 또는 작업 세부 정보 페이지에서 "훈련 중지" 버튼을 클릭하세요. 취소된 작업은 추가 요금이 발생하지 않지만 소비된 훈련 시간은 환불되지 않습니다.

Question 29

프로젝트 자동 클라우드 저장은 어떻게 작동하나요?

Accepted Answer

주석을 시작하면 프로젝트가 자동으로 생성되고 30초마다 클라우드에 저장됩니다. 모든 이미지, 라벨, 주석 데이터가 포함됩니다. 로그인하면 어떤 기기에서든 프로젝트에 접근할 수 있습니다. 오프라인 편집도 지원하며, 네트워크 복구 시 자동으로 동기화됩니다.

Question 30

저장된 프로젝트에 어떻게 접근하나요?

Accepted Answer

도구 모음의 폴더 아이콘을 클릭하여 프로젝트 목록을 엽니다. 저장된 모든 프로젝트를 확인하고, 프로젝트를 열어 작업을 계속하거나, 프로젝트 이름을 클릭하여 이름을 변경하거나, 더 이상 필요 없는 프로젝트를 삭제할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

Enterprise, integration, or private deployment questions?

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