태그, 필터 및 라벨 검색

태그(Tag), 필터(Filter) 및 검색(Search)은 왜 필요한가요?

대규모 머신러닝 데이터셋을 구축할 때, 가장 큰 문제점은 데이터를 체계적으로 관리할 수 없다는 점입니다. 프로젝트를 진행하다보면 나중에 다시 찾기 쉽도록 일부 라벨에 메모를 남기거나, 특정 조건에 맞는 라벨만 따로 분류하거나, 특정 문자열을 포함한 라벨만 확인해야 하는 경우가 많습니다.
이 때 태그, 필터, 검색 기능을 활용하세요. 대규모 데이터셋을 효율적으로 관리할 수 있습니다.

라벨 태그(Label Tag)

라벨 태그(Label Tag)는 라벨에 중요한 정보나 메모를 남기기 위해 사용됩니다. 원하는 내용을 태그로 삽입할 수 있습니다.
예를 들어, 특정 라벨이 AI 프로토타입을 만드는데 사용되어 추후 모델 학습에 재사용되면 안 되는 경우, 해당 라벨에 ‘사용 불가-프로토타입용’과 같은 메모를 태그로 달아놓을 수 있습니다.

태그 생성 방법

1. Labels 탭에서 태그를 생성할 라벨을 선택하세요.
2. 우측 상단 툴바에서 Edit Tags 버튼을 클릭하세요.
3. Edit Tags 버튼을 클릭하면 현재 존재하는 태그 목록과 태그들의 라벨 적용 여부를 보여줍니다. 태그 옆 체크박스의 의미는 다음과 같습니다.
  • □ (체크박스가 비어있는 경우): 선택된 라벨 중 해당 태그가 적용된 라벨 없음
  • ☑ (체크박스가 선택되어 있는 경우): 선택된 모든 라벨에 해당 태그가 적용되어 있음
  • [-] (체크박스에 하이픈이 표시된 경우): 선택된 라벨 중 일부에만 해당 태그가 적용되어 있음
선택한 라벨에 기존에 존재하는 태그를 적용할지, 새로운 태그를 만들어 적용할지 선택할 수 있습니다. 새로운 태그를 만들 경우, 입력란에 키워드를 입력한 후 엔터 키를 눌러주세요.

태그 삭제 방법

라벨 태그 필터를 지우고 싶다면 태그를 모든 라벨에서 지운 후 태그를 삭제할 수 있습니다. 삭제된 태그의 라벨에 어떤 태그가 삽입되었던 것인지 확인하는 방법은 추후 개발될 예정입니다.

라벨 필터 및 검색

Labels 탭에서 다양한 검색어 및 필터를 적용하여 원하는 조건에 맞는 라벨을 찾으세요.
  • Data Key (Name) Search 특정 데이터 키(원본 데이터 파일 명)를 포함한 라벨을 필터링할 수 있음
  • Label Tag 라벨 태그 별로 라벨을 필터링할 수 있음
  • Annotation 라벨에 포함된 오브젝트 클래스별로 라벨을 필터링 할 수 있음
  • Status 라벨 상태 별로 라벨을 필터링할 수 있음 (참조: 라벨은 무엇인가요?)
  • Review 라벨 검수 여부 별로 라벨을 필터링할 수 있음 (참조: 매뉴얼 리뷰(Manual Review))
  • Reviewer 라벨 검수자 별로 라벨을 필터링할 수 있음 (참조: 매뉴얼 리뷰(Manual Review))
  • Assignee 라벨 작업을 배정받은 사용자 이름 별로 라벨을 필터링 할 수 있음
  • Quality Assurance Quality Assurance 라벨 종류(Consensus Labels, Qualified Labels, None-QA Labels) 별로 라벨을 필터링할 수 있음
  • Consistency Score Consistency Score를 맞춤설정하여 라벨을 필터링할 수 있음
  • Issues 이슈 스레드의 유무, 생성한 사람 등을 기준으로 라벨을 필터링할 수 있음
  • Date Added 원본 데이터(raw data)가 해당 프로젝트에 추가된 날짜 별로 라벨을 필터링 할 수 있음
  • Last Updated 특정 날짜 혹은 특정 기간 동안 업데이트 된 라벨을 필터링 할 수 있음. 어노테이션, 상태 변경, 태그 지정, Assignee 지정 등 라벨에 변경사항이 있을 경우 업데이트로 간주됨
  • Dataset 프로젝트에 여러 데이터셋에서 가져온 원본 데이터가 있는 경우, 데이터셋 필터를 활용하여 특정 데이터셋에 연결된 라벨들만 필터 할 수 있음
  • Pre-label 오토라벨링(Auto-labeling) 작업 완료 시 표기되는 Auto-Label 컬럼을 기준으로 필터링 할 수 있음
  • Auto-Label Request 오토라벨링(Auto-labeling)의 진행 상황을 기준으로 필터링할 수 있음. 오토라벨이 정상적으로 요청된 경우 is processing 필터로 확인할 수 있으며, 요청에 실패한 경우 has failed 필터로 확인 가능
  • Auto-Label Difficulty
    오토라벨링이 적용된 라벨에 대해, 오토라벨링 난이도(easy, medium, hard)를 기준으로 필터링할 수 있음
  • Label ID 특정 Label ID를 포함한 라벨을 필터링할 수 있음. Export 후 다운로드 받은 zip 파일에서도 Label ID 확인 가능
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