[YOLO] Roboflow로 라벨링하기 (Multiclass Classification)

YOLO란?

YOLO는 "You Only Look Once"의 약자로, 이미지에서 객체를 한 번에 찾아내는 실시간 객체 탐지 모델입니다.

기존 방식은 이미지 안에서 일부분씩 잘라가며 분석했지만,
YOLO는 이미지를 한 번에 쭉 훑으면서 객체가 있는 위치와 종류를 동시에 예측합니다.

 

 

YOLO의 특징

• 속도 빠름 (실시간 처리 가능)
• 정확도 좋음
• 한 이미지 안에 여러 객체를 인식할 수 있음

 

Roboflow란?

Roboflow는 AI 모델 학습에 필요한 이미지 데이터셋을 손쉽게 관리, 라벨링하고, 모델을 학습하고 배포까지 할 수 있게 도와주는 플랫폼입니다.

Roboflow는 기본적으로 이미지 데이터를 가지고 AI 모델을 만들고 활용하는 전 과정을 지원합니다.

 

1. 이미지 업로드 및 라벨링
   • 웹에서 직접 라벨링 가능
   • 객체 탐지, 분류, 세그멘테이션 등 지원
2. 자동 전처리 & 증강
   • 이미지 크기 조정, 회전, 밝기 조절 등 클릭 한 번으로 가능
3. 모델 학습 및 배포
   • 자체 서버로 모델 학습 가능 (Roboflow Train)
   • 또는 YOLOv5/YOLOv8, TensorFlow, PyTorch용으로 내보내서 직접 학습 가능
4. API로 쉽게 결과 불러오기
   • 학습된 모델을 웹/앱에 붙이기 매우 쉬움

 

저는 Kaggle에서 받은 플라스틱 분류용 이미지 데이터셋을 Roboflow(https://app.roboflow.com/ )에서 아래와 같이 라벨링 작업을 하였습니다.

Multiclass Classification 기능을 활용해, 각 이미지에 여러 속성을 동시에 부여할 수 있도록 라벨링을 진행할 예정입니다.