labelimg 환경구축 및 사용방법

이 자료는 한국인공지능협회에서 진행한 2021년 사업주 직업능력 개발훈련으로 BASIC AI(32시간)-박성주 강사의 온라인 교육내용을 참고한 것입니다. 

 

데이터 레이블링

• 인공지능(AI)는 잘 만들어진 데이터가 필요하다.
• AI 프로젝트에 소요되는 시간 비율?
  • 데이터 식별 5%, 데이터 수집 10%, 데이터 정제 25%, 데이터 라벨링 25%, 데이터 증강 15%
  • AI 알고리즘 개발 3%, AI 모델 학습 10%, AI 모델 조정 5%, AI 서비스 배포 2%

 

빅데이터와 레이블링

• Bounding Boxes
• Image Segmentation
• Tagging of Image Elements
• Face Marking with Points

라벨링 환경구축

<라벨링 프로그램 설치 및 실습>

1. 샘플 이미지를 다운로드해야한다.
   • 강아지와 고양이가 같이 있는 사진 : 3장(jpg file)
   • C:/ai_exam 폴더에 이미지 3장을 다운로드
2. 아나콘다 실행: p37 계정으로 사용(주피터에서 돌아가고싶다면? ctrl+c)
   • [시작]-anaconda3(64-bit) - anaconda prompt 실행
   • conda activate p37
3. 데이터레이블링 프로그램 받기
   • labeling 프로그램 받기
   [기술] 데이터 라벨링 툴 for Machine Learning
   • (p37) C:\ai_exam>pip install labelimg
4. labelimg 프로그램 실행
   • (p37) C:\ai_exam>labelinmg

 

5. 주의할 사항

- 데이터 라벨링시에 순서가 필요

0-> 고양이(cat)
1-> 강아지(dog)

 

create rectbox -&amp;gt; 고양이 그림 지정 -&amp;gt; cat이라고 이름 지정 -&amp;gt; save(저장)

.xml 파일형식은 나중에 레이블의 답이 될 것이다.&amp;nbsp;

Pascal/VOC 로 저장하면 .xml로 저장됨
YOLO 로 저장하면 .txt로 저장됨
CreateML로 저장하면 .json으로 저장됨

한 번 레이블할 때, 세가지 방식으로 모두 저장해놓는 것이 좋다