🤖 AI Assistant for Automatic Annotation
AI와 채팅하여 자연어로 이미지에 자동으로 어노테이션을 추가할 수 있습니다.
자연어로 라벨링할 대상을 설명하면 AI가 자동으로 어노테이션을 생성합니다.
직관적인 어노테이션을 위한 자연어 처리
단일 명령으로 여러 객체 유형 지원
「모든 이미지에 적용」을 통한 배치 처리
상세 어노테이션을 위한 고해상도 모드
복잡한 장면을 위한 딥 싱킹 모드
기능
기능
2D 어노테이션, 3D 포인트 클라우드, 6D 객체 자세 데이터셋, 품질 검사, 클라우드 학습, 내보내기를 위한 TjMakeBot 기능을 살펴보세요.
6D object pose annotation for embodied AI datasets3D point cloud annotation and multi-view review투영 인식 포즈 라벨용 재사용 모델 자산6D Pose JSON and BOP export for downstream training
모든 기능
2D/3D 어노테이션, 6D Pose 데이터셋, 모델 에셋, 품질 검사, 학습, 내보내기, 워크플로우 제어 전반의 TjMakeBot 기능을 알아보세요.
🧊 6D Object Pose Annotation
이동, 회전, 스케일, 카메라 내부 파라미터, 투영 2D 미리보기를 포함한 객체 자세 라벨을 생성합니다.
로보틱스 및 임바디드 AI 데이터셋에서 각 객체에 2D 박스 대신 사용 가능한 3D 자세가 필요한 경우, 6D Pose 모드를 사용하세요.
Edit translation, rotation, scale, and camera parameters
Preview the projected cuboid directly on the image
Drag the projection to adjust object placement
🎯 여러 어노테이션 유형
바운딩 박스, 폴리곤, OBB, 키포인트, 3D 포인트 클라우드, 6D 객체 자세 어노테이션을 지원합니다.
탐지, 세그멘테이션, 회전 객체, 키포인트 작업, 포인트 클라우드, 객체 자세 데이터셋에 적합한 어노테이션 유형을 사용하세요.
Bounding boxes (rectangles) for object detection
Polygons for precise object boundaries
Oriented bounding boxes (OBB) for rotated objects
Keypoint annotations for pose estimation
Support for COCO person, face, and hand keypoint templates
🧩 6D Pose 모델 자산 관리
GLB/GLTF 모델 에셋을 업로드하고 재사용하여 자세 라벨이 실제 객체 지오메트리를 참조할 수 있도록 합니다.
모델 에셋 키를 라벨에 바인딩하고, 여러 객체에서 에셋을 재사용하며, 자세 내보내기 메타데이터를 후속 도구와 정렬합니다.
Upload GLB or GLTF assets
Assign model assets to labels and objects
Keep model keys in saved and exported datasets
연결된 플랫폼 기능
리뷰, 데이터셋 버전, 학습 조율, 납품이 함께 작동하여 단일 작업에서 반복 가능한 프로덕션으로 전환할 수 있습니다.
Review and QA operations
Move from isolated annotation actions into shared review routing, issue handling, and delivery checkpoints.
Dataset versions and release delivery
Connect approved output to dataset versions, training results, and customer-facing project pages.
Enterprise security and deployment
Use the platform to manage permissions, audit requirements, and deployment planning.
Automation and integration
Integrate automation, API access, and review processes into one platform.
기능
전체 워크플로로 전환할 시점
The team needs review routing, issue tracking, and delivery coordination instead of solo annotation only.
The buyer asks which dataset version is behind training and delivery.
Procurement starts asking about deployment, audit scope, or permission boundaries.
Rollout requires API access or automation planning.
📦 다중 형식 모델 내보내기
학습된 모델을 PyTorch, ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite, OpenVINO, NCNN 등으로 내보낼 수 있습니다.
PyTorch (.pt) for research and training
ONNX for cross-platform inference
TensorRT for NVIDIA GPU acceleration
CoreML for iOS/macOS deployment
TFLite, OpenVINO, NCNN for edge devices
☁️ 클라우드 YOLO 모델 훈련
GPU 가속으로 클라우드에서 YOLO 모델을 훈련합니다.
Support for YOLOv5, YOLOv8, YOLOv9, YOLOv10, YOLOv11
Cloud GPU acceleration, no local setup needed
Configurable training parameters
Real-time progress monitoring via WebSocket
Email notification when training completes
📍 3D 포인트 클라우드 어노테ーション
브라우저에서 직접 LiDAR 및 포인트 클라우드 데이터에 3D 바운딩 박스로 어노테이션. PCD 및 PLY 지원.
Import PCD and PLY point cloud files
Draw and edit 3D bounding boxes
BEV / Front / Side multi-view support
W/E/R transform controls (move/rotate/scale)
Export KITTI-compatible 3D labels
✅ 6D Pose Quality Checks
내보내기 전에 모델 에셋 누락, 유효하지 않은 깊이, 중복 객체 ID, 카메라 문제, 보이지 않는 투영을 감지합니다.
Validate model asset keys and object IDs
Check depth, scale, rotation, and intrinsics
Block export when pose errors need attention
🗃️ 6D Pose JSON and BOP Export
annotations_pose6d.json, quality_report.json, BOP 스타일 씬 파일을 포함한 자세 데이터셋을 내보냅니다.
Export annotations_pose6d.json and quality_report.json
Include BOP scene camera and object pose files
Carry project config, camera intrinsics, and model asset keys
🗂️ 여러 어노테이션 형식
YOLO, Pascal VOC, COCO, CSV 형식을 지원합니다.
YOLO format (YOLOv5, YOLOv8, YOLOv9, YOLOv10, YOLOv11)
Pascal VOC XML format
COCO JSON format
CSV format for data analysis
Simultaneous multi-format export
🎬 비디오 프레임 디코더
비디오에서 사용자 정의 FPS로 프레임을 추출하여 데이터셋을 생성합니다.
Custom FPS setting (1-60 FPS)
Support for MP4, AVI, MOV formats
Batch video processing
Automatic frame extraction
Preserves video metadata
⚡ Batch Object Detection
학습된 모델을 사용하여 여러 이미지에서 객체를 자동으로 탐지합니다.
Support for YOLO and ONNX models
Customizable confidence threshold
Configurable input size
Batch processing for efficiency
Automatic annotation generation
🌐 다국어 지원
인터페이스는 여러 언어로 제공됩니다.
9 interface languages
Full UI translation
Localized documentation
Cultural adaptation
RTL language support (coming soon)
🖱️ 트랙패드 최적화
트랙패드 사용자를 위해 줌과 팬 조작을 최적화했습니다.
Pinch-to-zoom support
Two-finger pan gestures
Smooth scrolling
Precise crosshair positioning
Keyboard shortcuts for power users
🖼️ 고해상도 이미지 지원
고해상도 이미지를 효율적으로 처리합니다.
Support for 4K+ images
Optimized memory usage
Progressive loading
Smart caching
Smooth performance
🆓 무료 사용
핵심 기능은 완전히 무료이며 브라우저에서 직접 실행됩니다.
100% free core features
No installation required
Works in any modern browser
신규 사용자 무료 AI 크레딧
No credit card required
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비디오를 프레임으로 디코딩하여 직접 어노테이션
Apply AI annotations to all images at once
YOLO/VOC/COCO/CSV 가져오기 및 내보내기
학습된 모델을 불러와 배치 감지 및 검증
기존 어노테이션을 가져와 검토 및 검증
기능
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