솔루션

AI Pre-labeling Workflow

AI와 채팅하여 자연어를 사용하여 이미지를 자동으로 주석 처리합니다. 레이블을 지정할 내용을 설명하면 AI가 객체를 감지하고 주석을 처리합니다.

2D 주석클라우드 학습모델 내보내기

하나의 플랫폼에서 2D/3D 주석, 검수, 학습, 내보내기까지

TjMakeBot 은 자율주행, 로보틱스, Embodied AI 팀이 2D/3D 주석, 사람 검수, 클라우드 학습, 모델 내보내기, 납품까지 한 플랫폼에서 진행할 수 있도록 돕습니다.

업로드, API, 공유 워크플로에서 프로젝트 시작

AI 속도와 사람 검수를 결합해 품질 유지

학습, 내보내기, 납품을 하나의 흐름으로 유지

필요할 때 보안, 감사, 권한, 프라이빗 배포 추가

AI와 채팅하여 자연어를 사용하여 이미지를 자동으로 주석 처리합니다. 레이블을 지정할 내용을 설명하면 AI가 객체를 감지하고 주석을 처리합니다.

훈련된 모델을 사용하여 여러 이미지의 객체를 한 번에 자동으로 감지합니다.

훈련된 모델을 PyTorch, ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite, OpenVINO, NCNN 등 여러 형식으로 내보냅니다.

업로드, API 작업, 자동화 작업에서 시작해 AI 사전 라벨링, 사람 검수, 클라우드 학습, 내보내기, 납품까지 시스템을 옮기지 않고 진행할 수 있습니다.

수동 업로드, API 요청, 자동화 작업을 같은 워크플로에서 관리해 모든 프로젝트를 더 명확하고 추적 가능하게 유지합니다.

사전 라벨링과 자동화는 속도를 높이고, 저신뢰 샘플과 핵심 체크포인트는 프로 에디터로 돌아와 사람 검수를 받습니다.

검수가 끝나면 학습, 내보내기, 모델 납품이 자동으로 이어져 고객이 직접 흐름을 이어 붙일 필요가 없습니다.

최종 결과는 단순한 다운로드 링크가 아니라, 지표, 버전, 납품 진입점을 담은 추적 가능한 요약입니다.

workflow 상태, 현재 단계, 타임라인

사람 검수 결과와 승인 메모

학습 지표, 내보내기 형식, 모델 버전

다운로드 진입점, 핸드오프 링크, 공유 가능한 요약 페이지

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