
Voxel51
웹사이트 열기-
도구 소개:FiftyOne로 시각 AI 데이터셋 분석·선별·평가. 편향·실패 사례와 데이터 공백을 빠르게 파악.
-
수집 시간:2025-11-06
-
소셜 미디어 & 이메일:
도구 정보
Voxel51 AI란?
Voxel51 AI는 시각적 인공지능(Visual AI)을 실무에 적용할 수 있도록 돕는 플랫폼으로, 대표 오픈소스 툴킷인 FiftyOne을 중심으로 데이터셋 분석, 큐레이션, 모델 평가를 빠르고 효율적으로 수행하게 합니다. 이미지·비디오를 포함한 멀티모달 데이터셋을 정교하게 탐색하고, 오류 사례와 편향, 데이터 갭을 찾아내어 모델 성능을 체계적으로 개선할 수 있다는 점이 핵심 가치입니다. 사용자는 웹 기반 앱과 Python SDK를 통해 대규모 데이터셋을 시각화하고, 필터링·슬라이싱·태깅·임베딩 분석 등 다양한 기능으로 데이터 품질을 끌어올릴 수 있습니다. 또한 기존 학습 프레임워크 및 라벨링 도구와의 연동을 통해 데이터 파이프라인 전반을 연결하며, 팀 협업·거버넌스가 필요한 조직을 위한 상용 제품도 제공해 MLOps 환경에서 재현성과 생산성을 동시에 강화합니다.
Voxel51 AI의 주요 기능
- 대화형 데이터셋 시각화: 이미지·비디오·세그멘테이션·바운딩 박스 등 라벨을 직관적으로 탐색
- 정밀 필터링과 데이터 슬라이싱: 조건 검색, 태깅, 하위셋 추출로 고품질 학습 데이터 구성
- 모델 평가 및 에러 분석: mAP, 정밀도/재현율, 혼동 행렬 등 지표와 실패 사례 자동 발견
- 임베딩 기반 유사도 탐색: 특징 공간에서 클러스터링과 근접 샘플 확인
- 멀티모달 지원: 이미지·비디오 중심의 다양한 데이터 타입을 단일 워크플로로 관리
- 광범위한 포맷/프레임워크 연동: COCO, YOLO 등 포맷 및 PyTorch, TensorFlow 등과 호환
- 라벨링 파이프라인 통합: 주요 주석 도구와 연계해 검수·수정·라운드트립을 간소화
- Python SDK + 웹 앱: 코드 중심 자동화와 브라우저 기반 인터랙션을 동시에 제공
- 팀 협업과 거버넌스(상용): 권한 관리, 데이터 버전 관리, 스토리지 연동으로 엔터프라이즈 운영 지원
Voxel51 AI를 사용할 사람
컴퓨터 비전 모델을 개발·운영하는 데이터 사이언티스트, ML 엔지니어, MLOps 팀, 그리고 라벨링/품질 관리 담당자에게 적합합니다. 대규모 이미지·비디오 데이터셋의 품질을 높이고자 하는 연구기관, 제조·리테일·모빌리티 등 산업 현장의 AI 팀, 프로토타이핑 속도를 올려야 하는 스타트업, 협업과 거버넌스가 필요한 엔터프라이즈 조직이 특히 큰 가치를 얻을 수 있습니다.
Voxel51 AI 사용 방법
- 환경 준비: Python 환경을 구성하고 패키지 관리 도구로 FiftyOne을 설치합니다.
- 데이터 불러오기: COCO/YOLO 등 기존 포맷을 임포트하거나, 클라우드 버킷·라벨링 도구와 연결합니다.
- 앱 실행: 웹 앱을 실행해 샘플, 라벨, 예측 결과를 시각적으로 탐색합니다.
- 탐색/필터링: 조건 검색, 태깅, 뷰 생성으로 관심 영역과 데이터 슬라이스를 정의합니다.
- 모델 평가: 정답 라벨과 예측을 비교해 지표를 계산하고 혼동 사례와 실패 모드를 찾습니다.
- 데이터 큐레이션: 저품질·중복·편향 샘플을 정리하고, 재학습용 하위셋을 생성합니다.
- 내보내기/통합: 정제된 데이터셋을 원하는 포맷으로 익스포트하고 학습 파이프라인에 연결합니다.
- 협업(선택): 팀스(상용)를 사용해 워크스페이스 공유, 권한 관리, 변경 이력을 운영합니다.
Voxel51 AI의 산업별 활용 사례
제조에서는 시각 검사 데이터셋을 정제해 결함 탐지 모델의 오탐을 줄이고, 리테일에서는 상품 인식·매대 분석 영상에서 조명·각도에 민감한 실패 사례를 찾아 재학습에 반영합니다. 모빌리티·자율주행 분야는 다양한 날씨·시간대·시나리오를 슬라이싱해 코너 케이스를 수집하고, 보안·스마트시티에서는 객체 추적·행동 인식 데이터의 편향을 점검합니다. 의료 영상 분야에서는 라벨 일관성과 경계 품질을 검사해 진단 모델의 신뢰도를 높이는 데 활용됩니다.
Voxel51 AI 요금제
FiftyOne은 오픈소스로 무료 사용이 가능하며, 팀 협업·권한 관리·엔터프라이즈 통합 기능을 제공하는 상용 제품(FiftyOne Teams)이 별도로 제공됩니다. 상용 플랜의 구체적인 가격은 용도와 규모에 따라 상이하므로 문의 또는 데모 요청을 통해 견적을 받는 방식이 일반적입니다.
Voxel51 AI의 장점과 단점
장점:
- 강력한 시각화와 슬라이싱으로 데이터 품질 이슈를 신속하게 발견
- 정량 지표와 에러 분석을 결합해 모델 개선 루프를 가속
- 다양한 포맷·프레임워크·라벨링 도구와 폭넓은 호환성
- 오픈소스 기반으로 유연한 커스터마이징과 자동화 가능
- 팀스(상용)를 통한 협업·거버넌스 및 스토리지 연동 지원
단점:
- Python 환경과 기본 코드 활용이 필요해 초기 진입 장벽이 있을 수 있음
- 로컬 자원 의존 시 초대형 데이터셋 처리에 추가 인프라가 요구될 수 있음
- 엔터프라이즈급 협업·보안 기능은 유료 플랜에서 제공
Voxel51 AI 관련 자주 묻는 질문
-
Voxel51 AI와 FiftyOne은 무엇이 다른가요?
Voxel51은 회사/플랫폼을 가리키며, FiftyOne은 오픈소스 기반의 핵심 툴킷입니다. 팀 협업이 필요한 경우 상용 제품인 FiftyOne Teams를 사용할 수 있습니다.
-
어떤 데이터 포맷과 프레임워크를 지원하나요?
COCO, YOLO 등 주요 비전 포맷과 PyTorch, TensorFlow 등 주요 딥러닝 프레임워크를 폭넓게 지원합니다.
-
멀티모달 데이터도 분석할 수 있나요?
이미지·비디오 중심의 멀티모달 데이터셋을 단일 워크플로에서 탐색·평가·큐레이션할 수 있습니다.
-
클라우드 스토리지와 연동할 수 있나요?
클라우드 버킷과 외부 라벨링/데이터 플랫폼과 연동해 대규모 데이터셋을 효율적으로 관리할 수 있습니다.
-
엔터프라이즈 보안과 권한 관리는 제공되나요?
팀 협업과 거버넌스가 필요한 경우 상용 제품에서 사용자 권한, 프로젝트 공유, 변경 이력 관리 등을 지원합니다.




