폴리곤 모델 지원 및 세밀한 데이터 분석이 가능해진 모델 진단의 최신 업데이트를 확인하세요!🤓

슈퍼브 큐레이트의 모델 진단(Model Diagnosis) 기능이 폴리곤(Polygon) 모델 분석을지원하게 되었습니다. 또한,  모델 학습에 사용된 슬라이스(Slice)를 필터링하여 볼 수 있는 기능이 추가되어, 학습 및 검증용 데이터셋에 대한 모델 진단을 한층 더 세부적으로 분석할 수 있게 되었습니다. 

어떤 새로운 기능이 추가되었나요?

폴리곤 모델 지원 추가: 기존에는 박스(Bounding Box) 어노테이션을 학습한 모델 기반의 데이터만 진단이 가능했으나, 이제는 폴리곤(Polygon) 어노테이션을 학습한 모델에 대해서도 모델 진단을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 더 복잡하고 세밀한 형태의 객체 인식 및 분류 작업을 진단할 수 있게 되었습니다.

슬라이스 필터링: 학습에 사용된 슬라이스들에 대한 정보를 필터링하여 더욱 상세하게 모델 진단을 확인할 수 있습니다. 이를 통해 학습에 사용된 데이터셋 내의 슬라이스에서도 모델 성능을 세밀하게 분석할 수 있게 되었습니다.

외부 학습 모델 성능 비교: 외부에서 학습된 모델의 예측값을 슈퍼브 플랫폼의 포맷에 맞게 업로드하면, 해당 모델의 성능을 슈퍼브 큐레이트의 모델 진단에서 직접 확인할 수 있습니다.  외부 학습 모델 또한 박스(Bounding Box) 모델과 폴리곤(Polygon) 모델을 지원합니다.

[안내 사항]

• 현재 모델 진단 기능은 바운딩 박스(Bounding Box)와 폴리곤(Polygon) 모델만 지원됩니다.
• 외부에서 학습된 모델의 진단 정보를 업로드할 때 기술적인 문의사항은 슈퍼브에이아이 담당 매니저에게 연락 주시기 바랍니다. 

더 자세한 내용은 사용자 가이드를 통해 확인하세요!

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