[부스트캠프 AI tech 데이터제작] week13 (2022.04.15)

CV 데이터 제작 오픈 소스

오픈소스 annotation 툴이 크게 3종류가 있다고 한다. 프로젝트 시 사용할 일이 있을 것 같아 강의 내용을 정리해보았다.

1. LabelMe

• 장점:
  1) 설치가 용이
  2) python으로 작성되어 있어, 기능 추가가 가능
  3) polygon, circle, rectangle, line, point 등 annotation 지원
  
  
• 단점:
  1) 공동작업 불가
  2) object, image에 대한 속성을 부여할 수 없다.

2. CVAT

• 주로 object detection, image segmentation, image classification 등에 사용
  
  
• 장점:
  1) - 등 다양한 annotation을 지원한다고 한다.
  2) auto annotation 기능을 지원한다
  3) 온라인에서 바로 사용하거나 설치하여 이용가능
  4) multi-user 기반의 annotation이 가능하고 Asigner, Reviewer 기능 제공
  
  
• 단점:
  1) model inference가 굉장히 느리다
  2) 'object', 'image'에 대한 속성을 부여하기 까다롭다.

3. Hasty Labeling Tool

• annotation 도구는 솔루션의 일부
• 데이터제작/모델학습/서빙/모니터링까지 쉽게할 수 있는 솔루션 제공
  
  
• 장점:
  1) 다양한 annotation 지원
  2) semi-automated annotation 지원
  3) cloud storatge 지원(유료)
  4) multi-user 기반 annotation 가능, Asigner, Reviewer 기능 제공
  
  
• 단점:
  1) free credit 소진 이후에는 과금해야함
  2) anotator가 수동으로 이미지마다 review state로 변경 해주어야 한다. 3) Hasty플랫폼에 강하게 연결되어 있어,annotation` 도구에 대한 커스터마이징 불가

비교정리

• 무료인 점과 기능을 고려하면 프로젝트 시에 CVAT를 사용하는 것이 좋을 것 같다.