고객사 개요
고객사는 싱가포르에 본사를 둔 기업으로, 지능형 AI 모델을 위한 데이터 솔루션을 제공합니다. 이 회사는 소매 분석, 제품 인식 등 다양한 컴퓨터 비전 애플리케이션을 지원합니다.
비즈니스 과제
이 프로젝트는 긴급한 일정으로 단 1개월 만에 완성해야 했습니다. 고객사는 제시한 세 가지 핵심 요구사항은 다음과 같습니다.
고품질 2D 바운딩 박스 라벨링
식료품 항목에 대해 정확한 라벨링이 필요하여, 훈련 데이터가 객체 탐지 모델을 효과적으로 지원할 수 있어야 했습니다.
1개월 내 신속한 납품
프로젝트 일정이 촉박해서 모든 라벨링 작업이 한 달 내 완료되어야 했고, 이후 모델 학습 일정에 충족해야 했습니다.
엄격한 품질 관리(QA) 및 완벽한 데이터 보안
고객은 체계적인 품질 보증 절차와 데이터 보안 기준 준수를 요구했습니다.
프로젝트 정보
대상: Groceries
유형: 2D Bounding Box
솔루션
- 팀 구성: 1개월의 촉박한 일정에 맞춰 7명의 라벨링 전문가를 모집하고, 라벨링 범위, 바운딩 박스 기준, 검토 기준을 고객과 조율했습니다. 커뮤니케이션은 WhatsApp과 고객사의 라벨링 도구를 통해 이루어졌습니다.
- 교육: 팀원들이 일관된 바운딩 박스 규칙을 준수할 수 있도록 정렬하고, 샘플 이미지를 함께 검토했습니다. 시험 배치를 완료하고 전면 생산을 시작하기 전에 철저히 확인했습니다.
- 실행: 라벨링 전문가들은 식료품 아이템을 라벨링했으며, 혼잡한 선반과 겹치는 제품을 세심하게 다루었습니다. 4단계 QA 프로세스를 통해 98%의 정확도를 확보했습니다.
- 납품: 진행 상황, 작업량, QA 결과를 정기적으로 업데이트하며 배치 단위로 라벨링 데이터를 납품했습니다.
사용 기술
