데이터 수집, 이미지 어노테이션

지능형 재고 관리를 위한 컴퓨터 비전 기술 활용

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새로운 이 컴퓨터 비전 기술의 얼리 어답터인 Aapya Solutions는 신생 스타트업으로서 고객 데이터 보호에 우선 순위를 두는 동시에 역량 확장과 구조적 지식 향상을 위해 모델에 고품질 데이터를 공급하는 데 주력합니다. 초기에 DataForce와 협력할 당시에는, 대규모로 데이터를 수집하고 어노테이션을 해서 데이터 인프라를 구축할 필요가 있었습니다.

Aapya의 탬파베이 지역 본사 인근에서부터 DataForce는 맞춤형 데이터 수집 파이프라인과 품질 보증(QA) 프로세스를 구축하고 프로젝트 관리 관점에서 데이터 큐레이션을 관리함으로써 현지 소싱을 지원했습니다.

이를 위해, DataForce는 독자적인 플랫폼을 통해 전체 워크플로를 구현하여, 데이터 보안을 유지하는 동시에 수집부터 어노테이션, 전달에 이르는 원활한 데이터 흐름을 가능하게 했습니다. 전체 작업 범위는 다음과 같습니다.

• 통로 구간의 사진과 해당 개별 병 바코드 수집
• 병당 최대 8개의 속성 제공
• 각각 폴리곤과 바운딩 박스를 사용하여 각 병과 바코드 구분

먼저, 우리는 우리 커뮤니티를 활용하여 3일 동안 지정된 주류 판매점을 쉽게 방문하여 300여 개의 제품과 바코드 사진을 촬영할 수 있는 팀원을 찾았습니다.

문제는 서로 다른 데이터 유형 간에 모든 속성이 정확히 일치해야 했기 때문에 수집 및 어노테이션 시간을 어떻게 단축할 것인가에 있었습니다. 이를 위해, DataForce는 세 가지 좌표 시스템(통로 구간 + 진열대 번호 + 진열대의 위치)을 사용하여 워크플로를 생성했습니다. 팀원들은 모바일 애플리케이션 DataForce Contribute를 통해 DataForce의 클라우드로 직접 사진을 촬영한 다음, 두 가지 사진 유형에서 속성을 반복할 필요 없이 한 가지 사진 유형에 대해서만 해당 좌표와 해당 속성(브랜드부터 크기까지)을 제공할 수 있었습니다. 이를 통해 수집과 어노테이션 작업을 모두 완료하는 데 걸리는 시간뿐만 아니라 고객의 비용을 줄였으며, 품질을 개선하고 광범위한 수작업 데이터 입력의 위험을 제거할 수 있었습니다.

이미지 수집 후, DataForce는 모든 데이터 유형, 모든 병에 대해 폴리곤(병의 경우)과 네모난 바운딩 박스(바코드의 경우)의 형식으로 세그먼테이션을 제공했습니다.

이를 지원하기 위해, 전문 기술팀이 좌표를 읽고, 어노테이션을 위해 모든 사진 유형과 각 세그먼테이션에서 해당 속성을 전치하고, DataForce 최초로 YoloV8 포맷을 생성하는 스크립트를 작성할 수 있는 스크립트 기반 솔루션을 구축했습니다.

이점

결과적으로 6개의 통로 세그먼트 사진과 350개의 개별 병 사진을 촬영할 수 있었습니다.

또한 고객이 동일한 통로 세그먼트와 병의 광각 이미지 2개를 추가로 세그먼테이션해 달라고 요청하여, 총 1,404개의 속성을 가진 468개의 세그먼트가 추가로 생성되었습니다(초기 범위를 맞추기 위해 세그먼테이션당 3개씩 제공).

고품질 데이터가 필요했기 때문에, DataForce는 수집 분량의 80%, 어노테이션 분량의 84%에 달하는 샘플링을 수행했고, 수집의 98%, 어노테이션의 97%에 달하는 합격률을 달성하여(500개 이상의 폴리곤/바운딩 박스, 5,000개의 속성 검토) 99.8%의 고객 합격률을 기록했습니다.

이 프로젝트는 한 달도 채 되지 않아 완료되었습니다.

앞으로 프로젝트가 진행되면서 Vision-37 플랫폼이 효율적 운영에 필요한 고품질의 실시간 인사이트와 함께 더욱 발전함에 따라, Aapya는 소매업체에 수익과 비용을 동시에 개선할 수 있는 결과를 제공하여 고객 경험을 개선하는 데 중점을 두게 될 것입니다. DataForce는 누락 및 잘못 배치된 제품에 필수적인 인사이트 제공을 위해 엄선된 데이터를 전달함으로써 고객의 재고 부담을 경감하는 Aapya와의 협업을 자랑스럽게 생각합니다. 우리의 목표는 Vision-37 플랫폼과 프로세스를 지속적으로 개선하여 국지적, 지역적, 국가적 확장에 필요한 데이터를 Aapya에 제공하는 것입니다.    
 

“DataForce와 Aapya의 파트너십을 통해 우리는 2023년 말에서 2024년 Q1까지 초기 주류 판매점 적용자들로부터 수익 흐름을 확보할 수 있을 것으로 기대합니다. 또한 다른 판매점으로 이를 확장하여 2024년 말까지 비즈니스 목표를 달성할 수 있다는 기대를 갖고 있습니다. 우리는 관련 물류와 더불어 컴퓨터 비전, 데이터 수집, 데이터 준비, 데이터 정제와 관련하여 몇 가지 핵심적인 미묘한 차이를 파악했기 때문에 DataForce 같은 회사와 파트너십을 맺은 Aapya가 이 분야의 선두주자가 될 수 있다고 생각합니다.”

– Ramesh Tirumala, Aapya Solutions CEO