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13.096 11.194 13.325 11.028 13.432 10.679 L 16.418 1.006 C 16.516 0.7 16.512 0.498 16.41 0.288 C 16.307 0.089 16.109 0.002 15.76 0.002 L 15.218 0.002 C 14.848 0.002 14.626 0.168 14.519 0.522 L 12.094 8.547 L 12.046 8.761 L 11.999 8.542 L 9.506 0.517 C 9.4 0.168 9.171 0.002 8.807 0.002 L 7.683 0.002 C 7.319 0.002 7.091 0.168 6.984 0.517 L 4.492 8.542 L 4.449 8.745 L 4.405 8.551 L 1.98 0.519 C 1.874 0.166 1.649 0 1.281 0 L 0.728 0 C 0.38 0 0.181 0.087 0.079 0.286 C -0.021 0.493 -0.028 0.698 0.07 1.004 Z" fill="rgb(244, 243, 243)" height="11.194099999999999px" id="XNwFcZyhD" transform="translate(61.282 12.598)" width="16.489163442184434px"/></svg>)
1인칭 영상을 로봇 학습 데이터로 바꾸세요
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영상 촬영은
시작일 뿐입니다
01
이해
시연 영상마다 학습에 필요한 작업, 단계, 사물, 움직임을 파악합니다.
02
검증
영상이 화면 품질, 개인정보, 행동 측면에서 다음 단계의 요구 사항을 충족하는지 점검합니다.
03
활용
구조화된 결과물을 타임스탬프와 함께 제공합니다. 팀은 이를 검토하고 필터링해 워크플로우로 넘길 수 있습니다.
파이프라인에 맞춘 설계
01
행동 분할 및 라벨링
1인칭 및 로봇 영상에서 행동과 작업을 세부 단계별로 타임스탬프와 함께 감지하고, 자체 분류 체계에 맞춰 결과를 정리합니다.
02
상세 캡션 라벨링
주변 상황, 손과 물체의 상호작용 등을 자연어로 상세히 설명해 언어 조건부 로봇 정책(language-conditioned robot policy)의 학습 데이터로 제공합니다.
03
품질 평가
영상 안정성, 촬영 구도, 행동 명확성 등을 기준으로 품질이 낮은 영상을 미리 선별해 데이터 검수에 필요한 시간과 비용을 줄여줍니다.
04
검색 및 큐레이션
자연어 검색으로 영상 라이브러리 전체에서 예외 상황, 중복 영상, 롱테일 사례를 찾아냅니다.
05
개인정보 및 컴플라이언스 탐지
얼굴, 차량 번호, 문서, 출입증과 같은 개인정보와 민감정보를 사전에 탐지해 표시합니다.
더 많은 영상을
라벨링하고, 검증하고,
실제 운영에 투입하세요
유효한 데이터는 더 많이
학습에 적합한 장면을 찾아내고, 요구 사항에 맞지 않는 영상은 미리 걸러냅니다.
파이프라인 작업은 더 적게
프레임 처리, 음성 전사, 라벨링 시스템을 따로 조합하는 대신, 처음부터 영상을 위해 설계된 모델 하나로 처리합니다.
통제권은 더 크게
데이터 수집 또는 학습 프로그램에 맞춰 행동 구조와 품질 검수 기준을 직접 정의할 수 있습니다.
팀에 맞는 도입 방식을
선택하세요
데이터 공급사
고객사가 신뢰할 수 있는 학습용 결과물을 납품하세요.
고객사 사양에 맞춘 행동 라벨링
납품 전 일관된 품질 검수
구조화된 결과물을 타임스탬프와 함께 내보내기
로보틱스 연구팀
라벨링 스택을 직접 구축하지 않고도, 원본 시연 영상을 바로 검토할 수 있는 학습 데이터로 바꾸세요.
자체 작업·행동 분류 체계 그대로 사용
품질·개인정보·안전 검수
ML 팀은 모델링에 집중
지금 쓰는 스키마
그대로 연동하세요
영상의 잠재력, 직접 확인하세요
평소 촬영하는 1인칭 영상 클립과 팀에 필요한 결과물 요구사항을 보내주시면, 커스텀 솔루션을 제공드립니다.
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