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DATA LABELING FOR AI

인공지능 학습용 데이터 라벨링 솔루션

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Bounding Box

Polygon

Polyline

Keypoint

"영상 속 보행자, 자동차, 신호등, 트럭을 바운딩박스로 표시하세요."

{
    "annotations": [
        {
            "classification": {
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                },
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            }
        },
        {
            "classification": {
                "code": "pedestrian"
            },
            "label": {
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                },
                "category": "rect"
            }
        },
        {
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            }
        },
        {
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                "code": "traffic_light"
            },
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                },
                "category": "rect"
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        },
        {
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            },
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                },
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            }
        },
        {
            "classification": {
                "code": "vehicle"
            },
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        {
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                },
                "category": "rect"
            }
        },
        {
            "classification": {
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        {
            "classification": {
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            },
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                },
                "category": "rect"
            }
        },
        {
            "classification": {
                "code": "vehicle"
            },
            "label": {
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                    "x": 1696,
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                },
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    ],
    "video": {
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        "fps": 29.98
    },
    "frame": 31197
}

상세보기

"이미지 속의 모든 물체에 보행자, 자동차, 신호등, 차선 등에 클래스를 부여하세요."

{
    "response": {
        "user_task__id": "321988",
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            },
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            },
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        "images": {
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                "Pedestrian": "https://datamaker.io/api/example/pedestrian.png",
                "Lane Marks": "https://datamaker.io/api/example/lane_marks.png",
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                "Sky or Void": "https://datamaker.io/api/example/sky_or_void.png",
                "Asphalt": "https://datamaker.io/api/example/asphalt.png",
                "Building": "https://datamaker.io/api/example/building.png",
                "Tree": "https://datamaker.io/api/example/tree.png"
            },
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                "image": "https://datamaker.io/api/example/321988_full.png"
            }
        }
    }
}

상세보기

"이미지에 있는 모든 집을 바운딩박스로 표시하세요."

{
    "annotations": [
        {
            "classification": {
                "code": "house",
                "attributes": []
            },
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                },
                "category": "bounding_box"
            }
        },
        {
            "classification": {
                "code": "house",
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            },
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                },
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            }
        },
        {
            "classification": {
                "code": "house",
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            },
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            }
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        {
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            },
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            }
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        {
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                    "width": 392
                },
                "category": "bounding_box"
            }
        },
        {
            "classification": {
                "code": "house",
                "attributes": []
            },
            "label": {
                "data": {
                    "height": 798,
                    "y": 1795,
                    "x": 1256,
                    "width": 418
                },
                "category": "bounding_box"
            }
        },
        {
            "classification": {
                "code": "house",
                "attributes": []
            },
            "label": {
                "data": {
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                    "y": 1740,
                    "x": 803,
                    "width": 402
                },
                "category": "bounding_box"
            }
        },
        {
            "classification": {
                "code": "house",
                "attributes": []
            },
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                "data": {
                    "height": 804,
                    "y": 1775,
                    "x": 277,
                    "width": 470
                },
                "category": "bounding_box"
            }
        },
        {
            "classification": {
                "code": "house",
                "attributes": []
            },
            "label": {
                "data": {
                    "height": 791,
                    "y": 1782,
                    "x": 1,
                    "width": 293
                },
                "category": "bounding_box"
            }
        }
    ]
}

상세보기

"이미지에 있는 모든 거북이를 Polygon으로 표시하세요."

{
    "vertices": [
        {
            "y": 402,
            "x": 10
        },
        {
            "y": 399,
            "x": 21
        },
        {
            "y": 394,
            "x": 30
        },
        {
            "y": 385,
            "x": 43
        },
        {
            "y": 360,
            "x": 50
        },
        {
            "y": 380,
            "x": 66
        },
        {
            "y": 401,
            "x": 72
        },
        {
            "y": 420,
            "x": 79
        },
        {
            "y": 449,
            "x": 91
        },
        {
            "y": 470,
            "x": 120
        },
        {
            "y": 482,
            "x": 134
        },
        {
            "y": 502,
            "x": 151
        },
        {
            "y": 563,
            "x": 162
        },
        {
            "y": 523,
            "x": 175
        },
        {
            "y": 507,
            "x": 195
        },
        {
            "y": 492,
            "x": 211
        },
        {
            "y": 475,
            "x": 250
        },
        {
            "y": 447,
            "x": 290
        }
    ]
}

상세보기

"아래 도로 이미지에서의 차선을 모두 Polyline으로 표시하세요."

{
    "vertices": [
        {
            "y": 586,
            "x": 1
        },
        {
            "y": 589,
            "x": 232
        },
        {
            "y": 491,
            "x": 1
        },
        {
            "y": 496,
            "x": 201
        },
        {
            "y": 432,
            "x": 1
        },
        {
            "y": 470,
            "x": 175
        },
        {
            "y": 394,
            "x": 1
        },
        {
            "y": 427,
            "x": 149
        }
    ]
}

상세보기

"이미지 속 주요 특징점에 키포인트를 지정하세요."

[
    {
        "label": {
            "data": {
                "y": 324,
                "x": 51
            },
            "category": "keypoint"
        }
    },
    {
        "label": {
            "data": {
                "y": 272,
                "x": 287
            },
            "category": "keypoint"
        }
    },
    {
        "label": {
            "data": {
                "y": 80,
                "x": 464
            },
            "category": "keypoint"
        }
    },
    {
        "label": {
            "data": {
                "y": 45,
                "x": 128
            },
            "category": "keypoint"
        }
    },
    {
        "label": {
            "data": {
                "y": 199,
                "x": 388
            },
            "category": "keypoint"
        }
    },
    {
        "label": {
            "data": {
                "y": 109,
                "x": 184
            },
            "category": "keypoint"
        }
    },
    {
        "label": {
            "data": {
                "y": 229,
                "x": 40
            },
            "category": "keypoint"
        }
    },
    {
        "label": {
            "data": {
                "y": 133,
                "x": 337
            },
            "category": "keypoint"
        }
    },
    {
        "label": {
            "data": {
                "y": 189,
                "x": 333
            },
            "category": "keypoint"
        }
    },
    {
        "label": {
            "data": {
                "y": 24,
                "x": 171
            },
            "category": "keypoint"
        }
    },
    {
        "label": {
            "data": {
                "y": 235,
                "x": 93
            },
            "category": "keypoint"
        }
    },
    {
        "label": {
            "data": {
                "y": 20,
                "x": 403
            },
            "category": "keypoint"
        }
    },
    {
        "label": {
            "data": {
                "y": 31,
                "x": 393
            },
            "category": "keypoint"
        }
    },
    {
        "label": {
            "data": {
                "y": 182,
                "x": 328
            },
            "category": "keypoint"
        }
    },
    {
        "label": {
            "data": {
                "y": 142,
                "x": 360
            },
            "category": "keypoint"
        }
    },
    {
        "label": {
            "data": {
                "y": 124,
                "x": 389
            },
            "category": "keypoint"
        }
    },
    {
        "label": {
            "data": {
                "y": 329,
                "x": 101
            },
            "category": "keypoint"
        }
    },
    {
        "label": {
            "data": {
                "y": 324,
                "x": 51
            },
            "category": "keypoint"
        }
    },
    {
        "label": {
            "data": {
                "y": 272,
                "x": 287
            },
            "category": "keypoint"
        }
    },
    {
        "label": {
            "data": {
                "y": 80,
                "x": 464
            },
            "category": "keypoint"
        }
    },
    {
        "label": {
            "data": {
                "y": 45,
                "x": 128
            },
            "category": "keypoint"
        }
    },
    {
        "label": {
            "data": {
                "y": 199,
                "x": 388
            },
            "category": "keypoint"
        }
    },
    {
        "label": {
            "data": {
                "y": 109,
                "x": 184
            },
            "category": "keypoint"
        }
    },
    {
        "label": {
            "data": {
                "y": 229,
                "x": 40
            },
            "category": "keypoint"
        }
    },
    {
        "label": {
            "data": {
                "y": 133,
                "x": 337
            },
            "category": "keypoint"
        }
    },
    {
        "label": {
            "data": {
                "y": 189,
                "x": 333
            },
            "category": "keypoint"
        }
    },
    {
        "label": {
            "data": {
                "y": 24,
                "x": 171
            },
            "category": "keypoint"
        }
    },
    {
        "label": {
            "data": {
                "y": 235,
                "x": 93
            },
            "category": "keypoint"
        }
    },
    {
        "label": {
            "data": {
                "y": 20,
                "x": 403
            },
            "category": "keypoint"
        }
    },
    {
        "label": {
            "data": {
                "y": 31,
                "x": 393
            },
            "category": "keypoint"
        }
    },
    {
        "label": {
            "data": {
                "y": 182,
                "x": 328
            },
            "category": "keypoint"
        }
    },
    {
        "label": {
            "data": {
                "y": 142,
                "x": 360
            },
            "category": "keypoint"
        }
    },
    {
        "label": {
            "data": {
                "y": 124,
                "x": 389
            },
            "category": "keypoint"
        }
    },
    {
        "label": {
            "data": {
                "y": 329,
                "x": 101
            },
            "category": "keypoint"
        }
    }
]

상세보기

Named Entity Recognition

Sentiment & Intent Analysis

Utterance Collection

Text Classification

OCR Transcription

"다음 문장을 읽고, 이동수단에 해당하는 텍스트를 선택해주세요."

{
    "annotations": [
        {
            "end": 10,
            "string": "지하철",
            "label": "Transportation",
            "text_id": 1854380577,
            "start": 8
        },
        {
            "end": 23,
            "string": "차",
            "label": "Transportation",
            "text_id": 1854380577,
            "start": 23
        }
    ]
}

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"다음 대화의 가장 적합한 감정을 선택하세요."

{
    "response": {
        "choice": "anger",
        "text_id": 81202745595
    }
}

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"다음 주제 및 상황에 알맞는 답변을 작성하세요."

{
    "response": {
        "text": "환불 규정에 대해 자세히 알고 싶습니다.",
        "q_id": 58239027713
    }
}

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"다음 텍스트를 읽고 가장 적절한 답변을 고르세요."

{
    "response": {
        "choice": 3,
        "q_id": 34206743655
    }
}

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"다음 이미지를 보고 각각 주어진 필드를 작성해 주세요."

{
    "transcription": {
        "store": "삼성전자 주식회사",
        "items": [
            {
                "name": "갤럭시 Z플립",
                "order": 1,
                "price": 1650000
            },
            {
                "name": "갤럭시 버즈 +",
                "order": 2,
                "price": 179300
            }
        ],
        "total": 1829300
    }
}

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Audio Transcription

Audio Categorization

Audio Segmentation

Pronunciation Dictation

"다음 음원을 듣고 음원의 내용을 텍스트로 작성하세요."

{
    "response": {
        "text": "이런 좋은 에너지와 경기력을 계속 이어간다면 충분히 좋은 시즌을 보내지 않을까 생각한다",
        "task_id": 5823932913
    }
}

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"다음 음원 파일을 듣고 올바른 답변을 골라주세요."

{
    "response": {
        "choice": 2,
        "task_id": 5823932937
    }
}

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"다음 음원 파일을 듣고 주지훈 배우의 목소리와 배두나 배우의 목소리를 구간별로 분리하세요."

{
    "response": {
        "task_id": 5823932985,
        "slicing": [
            {
                "file": "https://datamaker.io/api/example/audio_slicing/jujihoon_1.wav",
                "category": "jujihoon"
            },
            {
                "file": "https://datamaker.io/api/example/audio_slicing/jujihoon_2.wav",
                "category": "jujihoon"
            },
            {
                "file": "https://datamaker.io/api/example/audio_slicing/jujihoon_3.wav",
                "category": "jujihoon"
            },
            {
                "file": "https://datamaker.io/api/example/audio_slicing/baedoona_1.wav",
                "category": "baedoona"
            },
            {
                "file": "https://datamaker.io/api/example/audio_slicing/baedoona_2.wav",
                "category": "baedoona"
            },
            {
                "file": "https://datamaker.io/api/example/audio_slicing/baedoona_3.wav",
                "category": "baedoona"
            }
        ]
    }
}

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"다음 단어에 대한 올바른 발음을 선택해주세요."

{
    "response": {
        "choice": 2,
        "task_id": 5823072973
    }
}

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