YOLO 데이터 라벨링, 설치 없이 웹에서 바로! Easy Labeling 개발기

Easy Labeling 프로젝트 페이지: https://mouseball54.github.io/easy_labeling/

안녕하세요! MouseBall54’s Toolbox의 첫 번째 게시물입니다.

이 게시물에서는 제가 개발한 웹 기반 이미지 주석(Annotation) 및 라벨링(Labeling) 도구, Easy Labeling을 소개합니다. 특히 YOLO 포맷 데이터셋 생성을 목표로 하는 분들께 유용한 도구가 될 것입니다.

프로젝트 소개: YOLO 데이터셋을 위한 최적의 솔루션

Easy Labeling은 객체 탐지(Object Detection) 모델, 특히 YOLO 계열 모델 학습에 필요한 데이터셋을 구축하는 과정을 간소화하기 위해 탄생했습니다. 가장 큰 특징은 설치가 필요 없는 웹 기반이라는 점과, 사용자의 로컬 파일을 직접 처리한다는 점입니다. File System Access API를 활용하여 이미지와 라벨 파일을 서버에 업로드하는 과정 없이 작업하므로, 민감한 데이터를 안전하게 다룰 수 있고 속도도 매우 빠릅니다.

주요 출력 포맷은 YOLO 텍스트 포맷(.txt)이며, .yaml 파일을 통해 클래스 이름을 관리하는 등 YOLO 사용자를 위한 편의 기능을 다수 포함하고 있습니다.

주요 기능

• YOLO 포맷 완벽 지원: 라벨 파일을 YOLO 포맷으로 생성하고, .yaml 클래스 파일을 불러와 작업의 효율성을 높입니다.
• 로컬 파일 시스템 연동: 이미지와 라벨 파일을 서버에 올리지 않고 로컬에서 바로 불러와 작업합니다.
• 다양한 주석(Annotation) 도구:
  • 경계 상자(Bounding Box) 그리기, 편집, 이동, 크기 조정 및 삭제
  • 정밀 작업을 위한 ‘그리기’와 ‘편집’ 모드 전환
  • 캔버스 확대/축소, 이동(Pan), 좌표 직접 입력
• 효율적인 워크플로우 및 UI:
  • 이미지 미리보기, 라벨 목록-캔버스 동기화, 클래스별 필터링
  • 작업 속도를 높이는 다양한 키보드 단축키
• 고급 라벨 관리:
  • 여러 개의 경계 상자 클래스를 한 번에 변경하는 등 대량 작업 지원
• 유연한 설정: JPG, PNG, TIFF 등 다양한 이미지 형식과 자동 저장, 다크 모드 지원

향후 계획

앞으로 데이터 증강(Data Augmentation) 관련 기능과 다양한 주석 포맷 지원을 추가할 계획입니다. 개발 진행 상황과 기술적인 도전 과제들을 이 블로그를 통해 꾸준히 공유하겠습니다.

프로젝트에 관심이 있으시다면 GitHub 저장소를 방문해주세요. 많은 관심과 피드백 부탁드립니다!

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