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Click 한 번에 Segmentation?! Vision 프로젝트를 진행하면서 CVAT을 사용하고 있습니다. CVAT을 통해 이미지를 Labeling 작업을 진행하고 있습니다. CVAT을 통해 Auto Labeling 작업도 진행할 수 있지만 100% 원하는 대로 Labeling을 하지는 못합니다. 사용자가 수동으로 Labeling을 진행해야 하는 경우도 있습니다. bounding box가 아닌 segmentation으로 정교한 Labeling을 사용자가 하기 힘듭니다. segmentation도 수월하게 할 수 없을까 고민하다가 찾은 것이 SAM(Segment Anything Model)입니다. SAM을 활용하면 segmentation을 수월하게 할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 CVAT에 SAM을 ..

엔지니어의 Yolo 도전기 회사에서 Vision 관련 프로젝트를 진행할 수 있다는 소식이 전해졌습니다. AI로 강아지와 고양이를 비교하는 예시만 많이 들었지 Vision은 저에게는 미지의 세계였습니다. 팀장님에게 이번 프로젝트에서 CVAT이 활용될 수 있다는 단서를 들었습니다. 이 단서를 바탕으로 일단 부딪혀 보기로 하였습니다. CVAT으로 Train 할 Dataset을 만들고 Vision 모델 중 Yolo 모델을 Train 하는 일련을 과정에 도전해 보았습니다. 아래 3가지 Step으로 이번 도전기를 정리해보려 합니다. CVAT을 통해 Auto Labeling 후 Train Dataset 생성 해당 Dataset을 Yolo Train을 할 수 있게 변환 Dataset으로 Yolo Model Train ..