"물체 검출" 모듈을 사용하기

이 부분에서는 로터의 데이터 세트를 제공하여 (이 링크를 클릭하여 다운로드 하십시오. ) "물체 검출" 모듈을 사용하여 모델을 훈련시키도록 사용자를 안내하며 예제 프로젝트에서 모든 로터의 위치를 감지하고 수량을 계산하는 효과를 달성하기 위해 작업하는 방법을 설명하겠습니다.

  1. 새로운 프로젝트를 만들고 "물체 검출" 모듈을 추가하기 : 소프트웨어를 열어 메인 인터페이스 왼쪽에 있는 새로운 프로젝트 버튼을 클릭하고 프로젝트 경로를 선택하며 프로젝트 이름을 입력하여 새로운 프로젝트를 만듭니다. 다음으로 화면 오른쪽 상단에 있는 icon_create 아이콘을 클릭하여 "물체 검출" 모듈을 선택하십시오.

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  2. 로터의 이미지 데이터 세트를 도입하기 : 다운로드한 데이터 세트 압축 패키지의 압축을 풀고 왼쪽 상단의 도입 버튼을 클릭하며 폴더 를 선택하여 다운로드한 이미지 데이터 세트를 도입합니다.

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  3. ROI 설정 : 창 왼쪽에 있는 ROI 도구 버튼을 클릭하여 로터를 담은 빈을 ROI로 선택하고 왼쪽 상단에 있는 응용 버튼을 클릭하여 사용을 확인합니다. ROI를 설정하는 목적은 불필요한 배경 정보의 간섭을 줄이는 것입니다.

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  4. 훈련 세트와 검증 세크를 분할하기 : 기본적으로 소프트웨어는 데이터 세트의 80%를 훈련 세트로, 20%를 검증 세트로 나누며 icon_slider 아이콘을 클릭하고 슬라이드를 통해 이미지의 비율을 조정할 수 있습니다. 훈련 세트와 검증 세트에 모든 감지해야 할 물체 종류를 포함해야 합니다. 그렇지 않으면 이미지 이름을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하여 해당 이미지를 훈련 또는 검증 세트로 추가할 수 있습니다.

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  5. 레이블을 추가하기 : 물체의 이름이나 특징에 따라 해당 레이블을 추가합니다. 이 데이터 세트는 로터의 영어 이름(rotor)으로 레이블을 만듭니다.

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  6. 이미지 레이블링 : 사각형 레이블링 도구로 이미지 속의 모든 로터를 표기해야 합니다. 표기할 때 사각형 프레임은 로터의 가장자리에 최대한 밀착시켜야 하고 로터 가장자리 외부의 영역에 대해 레이블링을 하는 것을 방지해야 합니다. 잘못된 레이블링으로 인해 모델 훈련의 효과가 나빠질 수도 있습니다.

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  7. 모델 훈련 : 기본적인 파라미터 설정을 사용하며 훈련 버튼을 클릭하면 모델 훈련 과정을 시작할 수 있습니다.

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  8. 모델 검증 : 훈련이 끝나면 검증 버튼을 클릭하면 검증을 시작하여 모델의 식별 효과를 확인할 수 있습니다.

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  9. 모델 도출 : 모델을 도출하기 버튼을 클릭하고 저장 경로를 선택하면 모델을 프로젝트 폴더로 도출할 수 있습니다. 사용자가 실제 수요에 따라 모델을 배포할 수 있습니다.

    ../../../_images/export_model.png