모델 훈련¶
조정 가능한 훈련 파라미터¶
일반적으로 파라미터의 기본값을 사용하여 훈련시키면 요구를 만족할 수 있습니다. 특별한 수요가 있는 경우에만 다음 파라미터를 조정할 수 있습니다.
- 휘도 범위
- 작업 현장의 조명이 크게 변화하여 빛을 채우거나 가려도 개선할 수 없는 경우 휘도 범위를 적당히 크게 설정해야 합니다. 조명이 안정된 경우에 파라미터의 기본값을 사용하면 됩니다.
- 명암비 범위
- 물체와 배경의 차이가 크지 않은 경우 에 모델이 물체의 특징에 대해 더 효과적으로 학습할 수 있도록 명암비 범위를 적당히 크게 설정할 수 있으며 보통 휘도 범위와 결합하여 사용해야 합니다. 하지만 이런 경우는 흔이 보이지 않아서 일반적인 상황에서 조정할 필요가 없습니다.
- 병진 범위
- 작업 현장에 물체 배경(피킹 용기, 팔레트 또는 기타)의 이동 범위가 상대적으로 크면 병진 범위를 크게 설정해야 합니다. 그렇지 않으면 파라미터의 기본값을 사용하면 됩니다.
- 회전 범위
- 위치 고정된 물체가 다른 방향을 구분해야 하는 경우에 회전으로 인해 물체 방향 특징에 대한 모델의 학습 효과에 영향을 피하기 위해 뒤집기 기능을 닫아야 합니다. 보통 회전 범위와 결합하여 사용하고 다른 경우에는 기본값을 사용하면 됩니다.
- 축소/확대 범위
- 물체의 위치 높이 간의 차이가 큰 경우 혹은 높이가 같은 물체의 부피 간의 차이가 큰 경우 에 축소/확대 범위를 크게 설정해야 하며 다른 경우에는 기본값을 사용하면 됩니다.
- 뒤집기
- 위치 고정된 물체가 다른 방향을 구분해야 하는 경우에 회전으로 인해 물체 방향 특징에 대한 모델의 학습 효과에 영향을 피하기 위해 뒤집기 기능을 닫아야 합니다. 보통 회전 범위와 결합하여 사용하고 다른 경우에는 기본값을 사용하면 됩니다.
- 채널 셔플
- 색깔로 분류하고 모양이 비슷한 경우 에 혼합된 색상으로 인해 물체 색상 특징에 대한 모델의 학습 효과에 영향을 피하기 위해 이 기능을 닫아야 하며 다른 경우에는 기본값을 사용하면 됩니다.
- 총 epoch
- 분류할 필요가 없고 물체 특징이 간단한 경우에 600epoch에 최적의 모델을 선택하는 것으로 설정할 수 있으며 물체의 모양 혹은 다른 특징이 복잡하고 종류가 다양한 경우에 1000epoch에 최적의 모델을 선택하는 것으로 설정할 수 있습니다.
- 학습률
- 일반적으로 조정할 필요가 없습니다. 단 정확률 수치가 낮은 경우（<0.8）혹은 급격히 떨어지는 경우에 현재 학습률 수치의 1/10로 조정할 수 있습니다.
주의
실제로 존재하지 않는 범위로 조정하면 오히려 모델 효과에 영향을 미칠수도 있습니다. 예를 들어 조명이 안정적일 때 휘도 범위를 너무 많이 조정하면 모델의 안정성은 기본값을 사용할 때보다 좋지 않습니다.