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도메인 진단 인터뷰부터
시작합니다.
어떤 합성 데이터가 필요한지는, 의뢰자 환경의 클래스 구성 · hard scenario · 실데이터 부족 양상을 함께 짚어본 뒤 결정합니다. 약 30분, 무료.
함께 보내주시면 좋아요
필수 아님. 인터뷰가 더 빠르게 진행됩니다.
- 대상 도메인 (예: 물류 컨베이어, 공장 조립 라인, 실외 농기계)
- 대상 클래스 (예: 박스 5종, 사람·장애물·바닥)
- 학습 모델 (예: YOLOv8, Mask R-CNN)
- 라벨 포맷 (COCO / YOLO / Pascal VOC)
- 보유한 실데이터 규모 (대략적인 장수)
- 예상 일정·예산 (대략)
어떤 경우에 연락하면 좋은가
권장
- 실데이터 수집이 어려운 산업 환경
- Hard scenario(occlusion·조명 변화·드문 객체)가 성능 막을 때
- Sim2Real 학습 실환경 성능 미달
- 산학연·국가과제의 학습 데이터 단계
다른 방안이 더 적합할 수 있음
- 일반 자연 이미지 (사람·풍경·동물)
- 매우 흔한 객체 (cat/dog/car)
- 의료 영상 (CT/MRI 등 규제 영역)
위 경우라도 도메인 진단 인터뷰는 가능합니다. 무료 인터뷰 결과 합성 데이터가 적합하지 않다고 판단되면 정직하게 그렇게 안내합니다.