Solutions · Annotation & curation
Labels in your schema, reviewed twice.
고객사 데이터 또는 자사 데이터에 언어 · 시간 구간 · 2D/3D · 센서 퓨전 라벨을 부여합니다. 반려한 데이터는 모두 사유 코드와 함께 보고하고, 임의로 대체하지 않습니다.
Label types
What we label
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Language
작업의 각 단계를 프레임 구간과 함께 자연어로 기술합니다.
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Temporal
작업 단계, 구간 경계, 성공과 실패가 갈리는 지점을 표시합니다.
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2D and 3D
세그멘테이션, 트래킹, 3D 큐보이드.
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Sensor fusion
카메라 · 깊이 · LiDAR 데이터 간 라벨 일관성을 유지합니다.
Curation & formats
Curated, in your schema
- 중복 제거
- 유사 중복 데이터 제거
- 유사 중복 에피소드를 찾아 제거하고, 제거 내역을 보고합니다.
- 큐레이션
- 고객사 기준에 맞춘 선별
- 작업 커버리지, 품질 기준, 장면 · 로봇 유형 간 균형을 맞춰 선별합니다.
- 고객사 스키마
- COCO · JSONL · KITTI · 커스텀
- 고객사 스키마와 가이드라인대로 라벨링합니다. 예외 상황 처리 규칙은 첫 배치 전에 함께 확정합니다.
Quality
Quality you can audit
Who does the work
라오스 비엔티안 데이터 생산 센터의 숙련된 어노테이션 팀이 대전 연구소에서 개발한 가이드라인과 검수 방법론에 따라 작업합니다. 모든 어노테이터가 비밀유지계약(NDA)에 서명했고 신원 조회를 통과했습니다.
In every batch report
- 모든 에피소드 2인 교차 검수
- 배치별 검수자 간 일치율 보고
- 반려 데이터 전체를 사유 코드와 함께 목록으로 제공
- 검수 노트: 수정 내용과 사유
Other stages
