업데이트 소식 다국어 업데이트 : 한국어로 편리하게 슈퍼브 플랫폼을 이용하세요 지난 12월, 영문으로만 제공되던 웹사이트의 다국어 업데이트를 진행했습니다. 한국어가 신규 추가되어 국내 사용자의 온보딩 경험이 향상되었으며 긍정적인 피드백을 받을 수 있었습니다. 이런 긍정적인 피드백을 적극 반영해 슈퍼브 플랫폼에서의 한국어 업데이트도 진행했습니다. 이제 슈퍼브 플랫폼 내 모든 제품(라벨, 큐레이트, 모델)에서 영어, 일본어, 한국어의 총 3개의 다국어를 지원합니다. 이번 다국어
업데이트 소식 단 한 번의 클릭으로 복잡한 폴리곤 세그멘테이션 완성! Meta에서 새롭게 개발한 SAM (Segment Anything Model)로 업그레이드된 오토에딧 (SAM Based Auto-Edit)을 만나보세요(*2023.07월 말 출시 예정) 새로 업데이트 되는 SAM 기반 방식 오토에딧은 기존 방식 대비 사용성은 나아지고, 정확도는 높아지고, 속도는 더 빨라집니다. 오토에딧(Auto-Edit)이란? 어떤 종류의 사물 (Object Class)인지와 관계 없이 자동으로 폴리곤(
업데이트 소식 포인트 클라우드 라벨링 도구 출시 정확한 3차원 학습용 데이터의 구축은 인공지능(AI) 모델 개발에 있어서 중요한 역할을 합니다. 자율주행, 로봇 공학, 그리고 증강 현실과 같은 다양한 산업 분야에서 3차원 데이터는 모델의 성능 향상에 핵심인데요. 이러한 데이터의 중요한 구성 요소 중 하나는 포인트 클라우드 데이터가 있습니다. 이제 슈퍼브 플랫폼에서도 포인트 클라우드 데이터의 라벨링이 가능하게 되었습니다. 포인트
업데이트 소식 대규모 라벨 검수의 새로운 방법, 직관적인 인터페이스를 갖춘 ‘매뉴얼 리뷰’를 소개합니다. 당신의 데이터 라벨링, 이제 Suite의 품질 검수 기능이 함께합니다. 들어가며 머신러닝 시스템을 구축해본 경험이 있다면, 학습용 데이터셋의 품질이 시스템 성능에 미치는 영향을 알고 있을 것입니다. 정확하게 라벨링된 데이터셋은 머신러닝 시스템 개발을 촉진하고, 성능을 향상시킬 수 있습니다. 하지만 진정한 의미의 고품질 라벨링 데이터셋은 쉽게 구하기 어렵습니다. 데이터 라벨링 프로세스에는 데이터를 수집
