Ultralytics YOLO27:

주석 편집기#

Ultralytics Platform에는 바운딩 박스, 폴리곤, 키포인트, 방향성 박스 및 분류를 사용하여 이미지에 라벨을 지정할 수 있는 주석 편집기가 포함되어 있습니다. 편집기는 수동 그리기, SAM 기반 스마트 주석, 그리고 호환되는 YOLO 모델의 예측을 지원합니다.

Ultralytics Platform 주석 편집기 캔버스가 포함된 도구 모음

graph TB
    subgraph Draw["Shape set by the dataset task"]
        A[Box]:::start & B[Polygon]:::start & C[Classify]:::start & D[Keypoint]:::start & E[OBB]:::start
    end
    subgraph AI["AI-Assisted"]
        F[SAM Smart]:::start
        G[YOLO Predict]:::start
    end
    Draw --> H[Save Labels]:::out
    AI --> H

    classDef start fill:#4CAF50,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff

지원되는 Task 유형#

주석 편집기는 6가지 YOLO 작업 유형에 대한 주석 도구를 제공합니다.

태스크도구주석 형식
Detect사각형바운딩 박스 (x, y, width, height)
Segment폴리곤픽셀 단위 정밀 마스크 (폴리곤 꼭짓점)
Semantic폴리곤클래스별 영역 마스크 (폴리곤 꼭짓점)
Classify클래스 선택기이미지 수준 라벨
Pose키포인트스켈레톤 템플릿 (사람, 손, 개, 얼굴, 박스, 사용자 지정)
OBB방향성 박스회전된 바운딩 박스 (4개 모서리)
멀티태스크 주석

6가지 주석 유형은 모두 각 이미지에 함께 저장됩니다. 기존 주석을 잃지 않고 데이터셋의 활성 작업 유형을 전환할 수 있으며, 주석은 보존되었다가 다시 전환하면 다시 표시됩니다.

깊이 정답은 업로드하는 쌍을 이루는 맵이며 직접 그리는 것이 아니므로, 깊이 데이터셋에서는 편집기가 읽기 전용으로 열립니다.

작업 세부 정보#

객체 검출

기능: 축에 정렬된 바운딩 박스를 사용하여 객체와 해당 위치를 식별합니다.

라벨 형식: class_id center_x center_y width height (모두 0~1로 정규화됨)

예시: 0 0.5 0.5 0.2 0.3 — (50%, 50%)를 중심으로 하며 너비 20%, 높이 30%인 클래스 0

사용 사례: 재고 수량 파악, 교통 모니터링, 야생동물 탐지, 보안 시스템

인스턴스 세그멘테이션

기능: 각 객체 인스턴스에 대해 픽셀 단위로 정밀한 마스크를 생성합니다.

라벨 형식: class_id x1 y1 x2 y2 x3 y3 ... (폴리곤 꼭짓점, 0~1로 정규화됨)

예시: 0 0.1 0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.1 0.9 — 사변형 마스크

사용 사례: 의료 영상, 자율주행 차량, 사진 편집, 농업 분석

포즈 추정

기능: 스켈레톤 추적을 위해 신체 키포인트를 탐지합니다.

라벨 형식: class_id cx cy w h kx1 ky1 v1 kx2 ky2 v2 ...

  • 가시성 플래그: 0=라벨 지정 안 됨, 1=라벨이 지정되었지만 가려짐, 2=라벨이 지정되었으며 보임

예시: 0 0.5 0.5 0.2 0.3 0.6 0.7 2 0.4 0.8 1 — 키포인트 2개가 있는 사람

사용 사례: 스포츠 분석, 물리 치료, 애니메이션, 제스처 인식

방향성 바운딩 박스 (OBB)

기능: 각도를 고려한 바운딩 박스로 회전된 객체를 탐지합니다.

라벨 형식: class_id x1 y1 x2 y2 x3 y3 x4 y4 (네 모서리 점, 정규화됨)

예시: 0 0.1 0.1 0.9 0.1 0.9 0.9 0.1 0.9 — 회전된 사각형

사용 사례: 항공 영상, 문서 분석, 제조 검사, 선박 탐지

이미지 분류

기능: 전체 이미지에 단일 라벨을 할당합니다.

라벨 형식: 폴더 기반 — 클래스 이름(train/cats/, train/dogs/)별로 구성된 이미지

사용 사례: 콘텐츠 조정, 품질 관리, 의료 진단, 장면 인식

시작하기#

이미지에 주석을 지정하려면 다음을 수행합니다.

  1. 데이터셋으로 이동합니다.
  2. 이미지를 한 번 클릭하여 전체 화면 주석 편집기를 엽니다.
  3. 기본 Draw 모드를 사용하거나, 지원되는 경우 Smart로 전환합니다.
  4. 클래스를 선택하고 이미지에서 직접 주석을 추가하거나 조정합니다.
  5. 다음 이미지로 이동하거나 편집기를 닫습니다. 변경 사항은 각 편집 후 자동으로 저장됩니다.

편집할 수 있는 데이터셋의 경우 데스크톱에서 전체 화면 뷰어를 여는 즉시 주석 컨트롤이 활성화됩니다. 별도의 편집 모드나 Edit 버튼은 없습니다. 모바일에서는, 또한 편집 액세스 권한이 없는 경우에는 전체 화면 뷰어가 읽기 전용으로 표시됩니다.

Ultralytics Platform 전체 화면 주석 편집기와 도구 모음

graph LR
    A[Open Dataset]:::start --> B[Click Image]:::proc
    B --> C[Annotate in Fullscreen]:::proc
    C --> D[Changes Auto-Save]:::out
    D --> E[Next Image]:::proc
    E --> B

    classDef start fill:#4CAF50,color:#fff
    classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff

주석 모드#

Draw은(는) 공간 어노테이션 작업을 위한 기본 모드입니다. 감지, 분할, 의미론적 분할, 포즈 및 OBB 데이터셋의 경우, 스마트 어노테이션을 사용할 수 있을 때 툴바에서도 Smart 모드를 제공합니다.

모드설명바로 가기
그리기작업별 그리기 도구를 제공하는 기본 수동 모드V
스마트감지, 분할, 의미론적 분할 및 OBB 데이터셋에서의 SAM을 이용한 모델 보조 어노테이션, 또는 해당 데이터셋과 포즈 데이터셋에서의 YOLO 모델을 이용한 어노테이션입니다.S

포즈 어노테이션은 골격 템플릿과 함께 Draw을(를) 사용하며, 해당 Smart 모드는 SAM 선택 도구와 자동 적용 토글 없이 YOLO 포즈 모델만 제공합니다. 분류는 클래스 사이드바를 직접 사용하며 드로잉 툴바나 Smart 버튼이 전혀 표시되지 않습니다.

현재 클라우드 또는 On Premise 스토리지를 기반으로 하는 연결된 데이터셋에서는 스마트 주석을 사용할 수 없습니다.

그리기 모드 도구#

바운딩 박스 (Detect)#

객체 주위에 직사각형 박스를 그립니다.

  1. 클래스 사이드바에서 클래스를 선택합니다.
  2. 기본 Draw 모드에서 클릭하고 드래그하여 직사각형을 그립니다.
  3. 마우스 버튼을 놓아 박스를 완성합니다.

Ultralytics Platform 주석 편집기 Detect 바운딩 박스 그리기

크기 조정 및 이동
  • 8개의 모서리/가장자리 핸들을 드래그하여 크기를 조정합니다.
  • 가운데를 드래그하여 이동합니다.
  • Delete 또는 Backspace을 눌러 선택한 주석을 제거합니다.

폴리곤 (Segment)#

정밀한 폴리곤 마스크를 그립니다.

  1. 클래스 사이드바에서 클래스를 선택합니다.
  2. 기본 Draw 모드에서 클릭하여 꼭짓점을 추가하거나, Shift을 누른 상태로 마우스를 움직여 조밀한 점을 자유롭게 그립니다.
  3. 더블클릭하거나 첫 번째 꼭짓점을 클릭하거나 Enter 또는 Escape을 눌러 폴리곤을 닫습니다.

Ultralytics Platform 주석 편집기 Segment 폴리곤 꼭짓점

꼭짓점 편집
  • 개별 꼭짓점을 드래그하여 조정합니다.
  • 폴리곤 전체를 드래그하여 이동합니다.
  • 꼭짓점을 클릭하고 Delete을 눌러 제거합니다.

키포인트 (Pose)#

스켈레톤 템플릿을 사용하여 포즈에 주석을 지정합니다. 도구 모음에서 템플릿을 선택하고, 한 번 클릭하여 모든 키포인트를 배치한 다음, 개별 키포인트를 드래그하여 위치를 조정합니다.

  1. 클래스 사이드바에서 클래스를 선택합니다.
  2. 기본 Draw 모드에서 도구 모음의 템플릿 선택기에서 스켈레톤 템플릿을 선택합니다.
  3. 이미지를 클릭하여 모든 키포인트를 한 번에 배치합니다.
  4. 개별 키포인트를 드래그하여 위치를 조정합니다.

Ultralytics Platform 주석 편집기 Pose 템플릿 드롭다운

기본 제공 스켈레톤 템플릿#

편집기에는 5개의 기본 제공 템플릿이 포함되어 있습니다.

템플릿키포인트설명
Person17COCO 인체 포즈 — 코, 눈, 귀, 어깨, 팔꿈치, 손목, 엉덩이, 무릎, 발목
Hand21Ultralytics 손 키포인트 — 손목, 엄지, 검지, 중지, 약지, 새끼손가락 관절
Dog18AP-10K 동물 포즈 — 코, 머리, 목, 어깨, 꼬리 시작점, 꼬리 및 4개의 다리 (팔꿈치, 무릎, 발)
Face68iBUG 300W 얼굴 랜드마크 — 턱, 눈썹, 코, 눈, 입
Box4모서리 키포인트 — 왼쪽 위, 오른쪽 위, 오른쪽 아래, 왼쪽 아래

Ultralytics Platform 주석 편집기 Pose 키포인트 스켈레톤

사용자 지정 스켈레톤 템플릿#

모든 포즈 구조에 사용할 사용자 지정 템플릿을 생성합니다.

  1. 템플릿 선택기 옆의 + 버튼을 클릭합니다.
  2. 선택적으로 **Start from...**를 클릭하여 기존 템플릿의 키포인트와 연결을 시작점으로 불러옵니다.
  3. 캔버스를 클릭하여 키포인트를 배치합니다.
  4. 각 키포인트의 이름을 지정하고 색상을 사용자 지정합니다.
  5. 두 점을 선택하여 키포인트를 연결합니다(키포인트를 순차적으로 배치하면 연결이 자동으로 그려집니다).
  6. 데이터셋 전체에서 재사용할 수 있도록 템플릿을 저장합니다.

Ultralytics Platform Annotate Pose Custom Template

사용자 지정 템플릿은 계정에 저장되며 모든 포즈 데이터셋에서 사용할 수 있습니다.

템플릿 워크플로

템플릿 시스템은 수동으로 순차 배치하는 키포인트 작업을 대체합니다. COCO 스켈레톤에 17번 클릭하는 대신 Person 템플릿을 선택하고 한 번 클릭하면 모든 키포인트가 올바른 스켈레톤 레이아웃에 배치됩니다. 그런 다음 드래그하여 특정 포즈에 맞게 위치를 조정합니다.

키포인트 가시성

각 키포인트에는 가시성 플래그가 있습니다: 0 = 레이블이 지정되지 않음, 1 = 레이블은 지정되었지만 가려짐, 2 = 레이블이 지정되었으며 보임. 가려진 키포인트(다른 객체 뒤에 있는 키포인트)는 가시성 1으로 표시해야 합니다. 모델은 해당 위치를 추론하는 방법을 학습합니다.

방향성 바운딩 박스 (OBB)#

각진 객체에 회전된 박스를 그립니다.

  1. 클래스 사이드바에서 클래스를 선택합니다.
  2. 기본 Draw 모드에서 클릭하고 드래그하여 초기 박스를 그립니다.
  3. 회전 핸들을 사용하여 각도를 조정합니다.
  4. 모서리 핸들을 드래그하여 크기를 조정합니다.

Ultralytics Platform 회전 박스 OBB 주석

분류(Classify)#

이미지 수준의 클래스 레이블을 지정합니다.

  1. 이미지를 클릭하여 전체 화면 편집기를 엽니다.
  2. 클래스 사이드바에서 클래스를 선택하거나 1-9부터 숫자 키를 누릅니다.

Ultralytics Platform 분류 사이드 패널 주석

스마트 주석#

스마트 어노테이션은 에디터에 모델 보조 어노테이션을 추가합니다. 스마트 모드에서는 세그먼트 어니체 모델 (SAM)을 사용하여 클릭 기반 어노테이션을 수행하거나, 사전 훈련된 Ultralytics YOLO 모델 및 자체 미세 조정된 YOLO 모델을 사용하여 예측을 어노테이션으로 추가할 수 있습니다. SAM 스마트 어노테이션은 detect, segment, semantic, 및 OBB 작업에서 사용할 수 있으며, YOLO 스마트 어노테이션은 pose도 지원합니다.

SAM 스마트 주석#

SAM 모델을 선택한 상태에서 다음을 수행합니다.

  1. Smart을 선택하거나 S을 누릅니다.
  2. 주석을 지정할 객체를 클릭합니다 — SAM이 실시간으로 초기 마스크를 생성합니다.
  3. 추가로 클릭하여 마스크를 다듬습니다. 현재 마스크 외부를 클릭하면 영역이 추가되고, 현재 마스크 내부를 클릭하면 해당 영역이 제거됩니다.
  4. Enter 또는 Escape을 눌러 주석을 저장하거나, auto-apply를 활성화하여 원클릭 워크플로를 사용합니다.

Ultralytics Platform SAM 양성 음성 포인트 마스크 주석

graph LR
    A[Press S]:::start --> B[Left-click Object]:::proc
    B --> C[SAM Generates Mask]:::proc
    C --> D{Auto-apply?}:::decide
    D -->|Yes| E[Mask Applied Automatically]:::out
    D -->|No| F{Accurate?}:::decide
    F -->|Yes| G[Enter to Save]:::out
    F -->|No| H[Add +/- Points]:::proc
    H --> C

    classDef start fill:#4CAF50,color:#fff
    classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
    classDef decide fill:#FF9800,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff
SAM 팁
  • 객체의 중앙을 클릭하는 것으로 시작합니다.
  • 마스크 외부를 다시 클릭하여 포함 영역을 확장합니다.
  • 마스크 내부를 클릭하여 원하지 않는 영역을 제거합니다.
  • 원클릭 주석을 사용하려면 auto-apply(A)를 활성화합니다.
  • auto-apply가 켜진 상태에서 Shift을 누른 채 마스크가 적용되기 전에 여러 포인트를 배치합니다.
  • 경계가 명확한 구분되는 객체에서 가장 효과적으로 작동합니다.
  • 길쭉하거나 겹치는 객체에는 몇 번의 세부 조정 클릭을 사용합니다.

SAM 스마트 주석은 다음을 생성할 수 있습니다.

  • 분할 작업용 폴리곤
  • 탐지 작업용 바운딩 박스
  • OBB 작업용 방향성 박스
SAM 작업 지원

SAM 스마트 어노테이션은 detect, segment, semantic, 및 OBB 작업에서만 사용할 수 있습니다. 포즈 데이터셋은 대신 YOLO 스마트 어노테이션을 사용하며, 분류는 수동 어노테이션이 필요합니다.

자동 적용 모드#

자동 적용 모드는 클릭할 때마다 SAM 마스크를 자동으로 저장하여 스마트 주석 작업을 빠르게 수행합니다 — Enter을 누를 필요가 없습니다. 툴바의 자동 적용 버튼을 사용하거나 A을 눌러 전환합니다.

모드동작
자동 적용 켜짐클릭할 때마다 마스크가 자동으로 적용됩니다.
자동 적용 켜짐 + Shift먼저 여러 포인트를 배치하고, 키를 놓으면 마스크가 적용됩니다.
자동 적용 꺼짐(기본값)포인트를 자유롭게 배치하고 Enter을 눌러 적용합니다.

Ultralytics Platform SAM 자동 적용 전환 주석

자동 적용을 사용하는 경우

자동 적용은 객체가 잘 분리되어 한 번의 클릭으로 정확한 마스크를 생성할 수 있는 데이터셋에 적합합니다. 복잡하거나 겹치는 객체의 경우 자동 적용을 끄고 여러 양성/음성 포인트를 사용하여 저장하기 전에 마스크를 다듬습니다.

SAM 모델 선택#

Smart 모드가 활성화되면 툴바에 모델 선택기가 나타납니다. 6가지 SAM 모델을 사용할 수 있으며, 데이터셋에 적합한 속도와 정확도의 트레이드오프를 고려하여 선택하십시오.

모델크기속도참고
SAM 2.1 Tiny75 MB가장 빠름
SAM 2.1 Small88 MB빠름
SAM 2.1 Base154 MB보통
SAM 2.1 Large428 MB느림SAM 2.1 중 가장 정확함
SAM 33.45 GB가장 느림
SAM 3.13.50 GB가장 느림기본값이며 최신 세대 모델

Ultralytics Platform Annotate Sam Model Selector

스마트 모드가 활성화된 상태에서 모델을 전환하면 현재 이미지에 대한 예측기가 자동으로 다시 초기화됩니다.

YOLO 스마트 주석#

YOLO 모델을 선택하면 스마트 주석에서 사전 학습된 Ultralytics 모델 또는 자체 파인튜닝한 모델의 예측 결과를 추가할 수 있습니다.

  1. Smart을 선택하거나 S을 누릅니다.
  2. 툴바의 모델 선택기에서 YOLO 모델을 선택합니다(Official 또는 My Models).
  3. Predict을 클릭합니다.
  4. 추가된 주석을 검토하고 필요한 부분을 수정합니다.

Ultralytics Platform 스마트 주석 YOLO 모델

YOLO 모델 참고 사항
  • 모델 선택 도구에는 현재 데이터셋 작업과 일치하는 모델만 나열되므로, 포즈 데이터셋은 포즈 모델을 제공합니다.
  • 동일한 클래스의 기존 주석과 IoU 0.7 이상으로 겹치는 중복 예측은 건너뜁니다.

배치 어노테이션#

배치 어노테이션은 열려 있는 이미지 대신 전체 데이터셋에 대해 하나의 YOLO 모델을 실행합니다. 에디터에서 YOLO 예측 후 토스트의 Inference All 액션 또는 데이터셋 페이지의 More actions > Batch Annotation에서 엽니다. 최대 3개의 이미지 채널을 가진 Platform 호스팅 데이터셋의 데이터셋 편집자에게 제공되며, 깊이를 제외한 모든 작업에 사용할 수 있습니다.

  1. 선택 도구(Official 또는 My Models)에서 모델을 선택하세요.
  2. 신뢰도(기본값 0.25) 및 IoU(기본값 0.7) 슬라이더를 조절하세요. 슬라이더를 이동함에 따라 Test run 스트립에 모델이 몇 가지 샘플 이미지에서 찾는 항목이 표시됩니다.
  3. Include annotated images를 켜면 이미 레이블이 있는 이미지에 대해서도 실행됩니다. 실행 시 모델이 찾은 항목이 추가되고 기존 레이블은 유지됩니다.
  4. Estimated Cost를 검토하고 Start를 클릭하세요.

기본적으로 레이블이 지정되지 않은 이미지만 어노테이션되며 기존 레이블은 절대 변경되지 않습니다. 실행에는 데이터셋 클래스가 필요합니다. 모델의 클래스가 데이터셋의 클래스와 다른 경우 Map classes 단계를 통해 각 모델 클래스를 데이터셋 클래스에 매핑하거나 건너뛸 수 있으며, 클래스가 없는 데이터셋에서는 클래스를 생성합니다. 실행은 클래스가 존재한 후에만 시작됩니다. 실행을 시작하면 데이터셋 버전이 먼저 저장되므로 결과가 마음에 들지 않을 경우 데이터셋을 복원할 수 있습니다.

데이터셋 페이지에는 실행 진행 상황이 표시되며, Stop을 누르면 지금까지 처리된 이미지가 유지되고 비용이 청구됩니다. 실행이 완료되면 요약에 처리된 이미지와 추가된 어노테이션 및 클래스가 표시됩니다.

배치 어노테이션 비용

배치 어노테이션 비용은 처리된 이미지 1,000개당 $1.50이며, 실행당 최소 $0.01입니다. 실행이 시작될 때 잔액에서 예상 비용이 보류되며 실제 처리된 이미지에 대해 정산됩니다. 실행 요약을 닫으면 청구 내역이 결제 탭Auto-Annotation으로 표시됩니다.

클래스 사이드바#

주석 편집기에는 캔버스 오른쪽에 접을 수 있는 클래스 사이드바가 포함되어 있습니다. 사이드바에서는 다음 기능을 제공합니다.

  • 클래스 검색: 검색 필드에 입력하여 클래스 목록을 필터링합니다. 정확히 일치하는 항목에서 Enter을 누르면 해당 항목을 선택하고, 일치하는 항목이 없으면 새 클래스를 생성합니다.
  • 인라인으로 새 클래스 생성: 목록 하단의 Add class을 클릭하고 이름을 입력한 다음, 선택적으로 사용자 지정 색상을 지정합니다. Enter을 눌러 생성합니다.
  • 인라인으로 클래스 이름 편집: 클래스 이름 위에 마우스를 올리고 연필 아이콘을 클릭하여 이름을 변경합니다.
  • 색상 선택기: 클래스 옆의 색상 견본을 클릭하여 색상을 변경합니다.
  • 클래스별 주석 수: 각 클래스 행에는 주석 수가 위 첨자로 표시됩니다.
  • 확장/축소: 셰브론을 클릭하여 클래스를 확장하고 아래에 나열된 개별 주석을 확인합니다.
  • 양방향 마우스 오버 강조 표시: 캔버스에서 주석 위에 마우스를 올리면 사이드바에서 해당 주석이 강조 표시되며, 반대의 경우도 마찬가지입니다. 사이드바는 관련 클래스로 자동 스크롤됩니다.
  • 전체 클래스 숨기기/표시: 클래스 행의 눈 아이콘을 클릭하여 해당 클래스의 모든 주석을 한 번에 숨기거나 표시합니다.
  • 개별 주석 숨기기/표시: 주석 행의 눈 아이콘을 클릭하여 캔버스에서 해당 주석의 가시성을 전환합니다.
  • 주석 삭제: 주석 행의 휴지통 아이콘을 클릭하여 해당 주석을 삭제합니다.
  • 키보드 단축키: 1-9을 눌러 처음 9개 클래스를 빠르게 선택하거나, H을 눌러 이미지의 모든 주석 가시성을 전환합니다.

컨텍스트 메뉴#

선택한 주석을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하여 다음 항목이 포함된 컨텍스트 메뉴를 엽니다.

작업바로 가기
주석 삭제Delete / Backspace
맨 앞으로 가져오기Cmd/Ctrl+Shift+]
맨 뒤로 보내기Cmd/Ctrl+Shift+[
앞으로 가져오기Cmd/Ctrl+]
뒤로 보내기Cmd/Ctrl+[

가시성 컨트롤#

가시성 드롭다운(눈 아이콘)을 사용하면 개별 요소의 표시 여부를 전환할 수 있습니다:

전환설명
주석모든 annotation 오버레이 표시 또는 숨기기
클래스 레이블annotation에 클래스 이름 레이블 표시 또는 숨기기
픽셀 표시확대하여 검사할 때 픽셀화된 렌더링 전환(전체 화면)
십자선annotation 중 픽셀 좌표가 표시되는 십자선 커서 표시
탐색 썸네일탐색 썸네일 스트립 표시(전체 화면)
하단 정보 표시줄하단의 이미지 정보 표시줄 표시 또는 숨기기(전체 화면)
모두 표시annotation, 레이블, 십자선, 썸네일 및 하단 정보 표시줄을 한 번에 전환합니다(픽셀화에는 영향을 주지 않음)

십자선 커서#

annotation 중 십자선 오버레이가 커서 위치를 추적하고 캔버스에 픽셀 좌표를 표시합니다. 이를 통해 annotation을 정밀하게 배치할 수 있습니다. 가시성 드롭다운에서 전환할 수 있습니다.

SAM 호버 미리 보기#

Smart 모드에서 SAM은 어떤 점을 클릭하기 전에 실시간 호버 미리 보기를 제공합니다. 이 미리 보기는 detect, segment, semantic, OBB task에서 사용할 수 있습니다. 세부 조정을 위한 클릭을 추가하면 현재 mask와 활성 task의 annotation type을 반영하도록 미리 보기가 업데이트됩니다.

폴리곤 꼭짓점 편집#

segment annotation의 경우, 그린 후 폴리곤 꼭짓점을 편집할 수 있습니다:

  • 꼭짓점 이동: 꼭짓점 핸들을 드래그하여 위치를 변경합니다
  • 꼭짓점 삭제: 꼭짓점을 선택하고 Delete을 눌러 삭제합니다

클래스 관리#

클래스 생성#

Classes 탭에서 dataset의 annotation 클래스를 정의합니다:

  1. Classes 탭으로 이동합니다
  2. 하단의 입력 필드에 클래스 이름을 입력합니다
  3. Add을 클릭하거나 Enter을 누릅니다
  4. Ultralytics palette에서 색상이 자동으로 할당됩니다

Ultralytics Platform Annotate Classes Tab Add New Class

Annotation 중 새 클래스 추가#

editor를 나가지 않고 annotation 중에 직접 새 클래스를 생성할 수 있습니다:

  1. 이미지에 annotation을 그립니다
  2. 클래스 사이드바에서 Add class을 클릭합니다(또는 사이드바 검색 상자에 새 이름을 입력합니다)
  3. 클래스 이름을 입력합니다
  4. Enter를 눌러 생성하고 할당합니다

이를 통해 데이터에서 새로운 object type을 발견할 때 클래스를 정의할 수 있는 원활한 workflow를 사용할 수 있습니다.

통합 클래스 테이블

dataset 전체의 모든 클래스는 통합 테이블에서 관리됩니다. 클래스 이름이나 색상을 변경하면 전체 dataset에 자동으로 적용됩니다.

클래스 편집#

  • 이름 변경: 테이블에서 클래스 이름을 클릭하여 인라인으로 편집합니다
  • 색상 변경: 색상 견본을 클릭하여 color picker를 엽니다
  • 검색: 검색 필드를 사용하여 이름으로 클래스를 필터링합니다
  • 정렬: 열 헤더를 클릭하여 index, 이름, annotation 수 또는 이미지 수를 기준으로 정렬합니다

클래스 색상#

각 클래스에는 Ultralytics palette의 색상이 할당됩니다. Classes 탭의 color picker를 사용하여 색상을 사용자 지정할 수 있으며, 선택한 색상은 해당 dataset 전체에서 사용됩니다.

키보드 단축키#

키보드 단축키를 사용한 효율적인 annotation:

바로 가기작업
Cmd/Ctrl+Sannotation 저장
Cmd/Ctrl+Z실행 취소
Cmd/Ctrl+Y다시 실행
Escape저장 / 선택 해제 / 종료
Delete / Backspace선택한 annotation 삭제
Cmd/Ctrl+Delete이미지 삭제
H모든 annotation 전환
1-9클래스 1~9 선택
Cmd/Ctrl+Scroll확대/축소
Cmd/Ctrl++ 또는 Cmd/Ctrl+=확대
Cmd/Ctrl+-축소
Cmd/Ctrl+0맞춤 크기로 재설정
Space+Drag확대된 캔버스 패닝
Shift+Clickannotation 다중 선택
Cmd/Ctrl+A모든 annotation 선택
Cmd/Ctrl+C선택한 annotation 복사
Cmd/Ctrl+X선택한 annotation 잘라내기
Cmd/Ctrl+Vannotation 붙여넣기

Ultralytics Platform Annotate Keyboard Shortcuts Dialog

모든 단축키 보기

annotation toolbar에서 키보드 아이콘을 클릭하여 단축키 참조를 엽니다.

실행 취소/다시 실행#

annotation editor는 전체 실행 취소/다시 실행 기록을 유지합니다:

  • 실행 취소: Cmd/Ctrl+Z
  • 다시 실행: Cmd/Ctrl+Y

기록 항목:

  • annotation 추가(단일 및 일괄)
  • annotation 편집(이동, 크기 조정, 회전)
  • annotation 삭제(단일 및 일괄)
  • 클래스 변경(단일 및 일괄)
  • 주석 순서 변경(z-order)
  • 폴리곤 꼭짓점 편집(추가, 제거, 이동)
  • 키포인트 이동
무제한 실행 취소

실행 취소 스택에는 고정된 제한이 없습니다. 이미지를 연 이후에 수행한 변경 사항을 실행 취소할 수 있습니다.

주석 저장#

마지막 주석 편집 후 1초가 지나면 변경 사항이 자동으로 저장됩니다. 다른 이미지로 이동하거나 전체 화면 편집기를 닫을 때도 저장됩니다.

  • 지금 저장: 저장 버튼을 클릭하거나 Cmd/Ctrl+S을 누릅니다.
  • 닫기: 닫기 버튼을 클릭하거나 이미지 바깥을 클릭하거나 Escape을 누릅니다. 닫을 때 보류 중인 변경 사항이 백그라운드에서 저장됩니다.
작업 저장

브라우저 탭을 닫기 전에 이미지 정보 표시줄의 Saving... 또는 Unsaved 상태가 사라질 때까지 기다립니다. 저장 버튼이나 Cmd/Ctrl+S를 사용하여 언제든지 수동으로 저장할 수 있습니다.

FAQ#

  • SAM은 대부분의 객체에 대해 고품질 마스크를 제공합니다. 정확도는 다음에 따라 달라집니다.

    • 배경과 구분되는 객체의 특성
    • 이미지 품질 및 해상도
    • 제공된 긍정/부정 포인트 수

    최상의 결과를 얻으려면 먼저 객체 중심을 클릭한 다음, 마스크 외부를 클릭하여 포함 범위를 넓히고 마스크 내부를 클릭하여 주변 객체나 배경을 제외합니다.

  • 예. YOLO 형식 라벨 파일, COCO JSON 주석 파일 또는 Ultralytics NDJSON 내보내기를 사용하여 데이터셋을 업로드할 수 있습니다. 플랫폼은 처리 중에 파일을 파싱하여 편집기에 표시합니다. Pascal VOC XML 라벨은 가져올 수 없으므로 먼저 YOLO 또는 COCO로 변환해야 합니다. 데이터셋 준비를 참조하십시오.

  • 주석을 그린 후 다음을 수행합니다.

    1. 동일한 클래스를 선택한 상태로 유지합니다.
    2. 다음 주석을 그립니다.
    3. 모든 객체에 라벨이 지정될 때까지 반복합니다.

    키보드 단축키 1-9를 사용하면 클래스를 빠르게 선택할 수 있습니다.

  • 예. 하지만 최상의 결과를 얻으려면 다음을 따르십시오.

    • 각 이미지에서 대상 클래스에 해당하는 모든 객체에 라벨을 지정합니다.
    • Unannotated로 설정된 Annotations 필터를 사용하여 아직 주석이 필요한 이미지를 식별합니다.
  • SAM 3.1은 기본값이자 최신 세대 모델로, 최고 품질의 마스크를 얻으려면 SAM 3.1에서 시작하십시오. SAM 3도 계속 사용할 수 있습니다. 일반적인 객체에서 더 빠른 인터랙티브 워크플로를 원할 때는 SAM 2.1 Small로 전환하고, 복잡한 형태에서 더 높은 마스크 정밀도가 필요할 때는 SAM 2.1 Large를 사용하십시오. 단순하고 대비가 높은 객체에서 최대 속도를 내려면 SAM 2.1 Tiny를 사용하십시오.

  • SAM 스마트 어노테이션은 detect, segment, semantic, 및 OBB 작업에서 사용할 수 있습니다. 포즈 데이터셋의 경우 Smart 모드는 YOLO 스마트 어노테이션만 실행하며, 분류는 수동 어노테이션만 사용합니다. 스마트 어노테이션은 연결된 클라우드 및 온프레미스 데이터셋에서도 사용할 수 없습니다.

  • 예. 스켈레톤 템플릿 선택기 옆의 + 버튼을 클릭하여 템플릿 편집기를 엽니다. 키포인트를 배치하고 이름을 지정한 다음 연결선을 그리고 저장합니다. 사용자 지정 템플릿은 계정에 저장되며 모든 Pose 데이터셋에서 사용할 수 있습니다.

  • 주석 툴바에서 템플릿 선택기 드롭다운을 클릭합니다. 기본 제공 템플릿(Person, Hand, Dog, Face, Box) 또는 저장한 사용자 지정 템플릿을 선택합니다. 선택한 템플릿에 따라 이미지를 클릭할 때 배치되는 키포인트가 결정됩니다.

  • 예. 하나 이상의 주석을 선택하고 Cmd/Ctrl+C을 눌러 복사하거나 Cmd/Ctrl+X을 눌러 잘라냅니다. 화살표 키 또는 썸네일 스트립을 사용하여 다른 이미지로 이동한 다음 Cmd/Ctrl+V를 눌러 붙여넣습니다. 전체 화면 편집기가 열려 있는 동안 클립보드가 유지됩니다.

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