Skip to main content
잘 설계된 라벨 분류 체계는 모든 어노테이션 프로젝트의 기초입니다. 이 페이지는 객체 클래스를 구조화하고, 속성을 구성하고, 일관된 고품질 학습 데이터를 생성하는 계층 구조를 구축하는 방법을 다룹니다.

온톨로지란?

데이터 어노테이션의 맥락에서 온톨로지(또는 라벨 분류 체계)는 어노테이터가 데이터에 라벨을 붙이는 데 사용하는 클래스, 속성, 관계의 완전한 스키마입니다. 이는 다음을 정의합니다:
  • 라벨링할 대상 (객체 클래스)
  • 설명하는 방법 (속성과 속성)
  • 클래스 간의 관계 (계층 구조와 그룹화)
명확한 온톨로지는 어노테이터의 혼란을 줄이고, 어노테이터 간 합의를 개선하며, 모델을 위한 더 깨끗한 학습 데이터를 생성합니다.

객체 클래스

클래스 정의

Avala에서 프로젝트를 생성할 때, 클래스 목록으로 라벨 구성을 정의합니다:
각 클래스에는 고유한 이름과 어노테이션 편집기에서 사용되는 표시 색상이 있습니다.

속성

속성은 객체 클래스 외에 각 어노테이션에 구조화된 메타데이터를 추가합니다.

속성 유형

계층적 분류 체계

복잡한 도메인의 경우, 플랫 클래스 목록은 다루기 어려워집니다. 계층적 분류 체계는 관련 클래스를 상위 카테고리 아래에 그룹화합니다.

예시: 차량 분류 체계

온톨로지 설계 체크리스트

다음 단계

핵심 개념

Avala 플랫폼의 기본 구성 요소를 검토하세요.

품질 관리

어노테이션 품질을 검증하기 위한 리뷰 워크플로우를 설정하세요.