인스턴스 세그먼테이션
기능 소개
인스턴스 세그먼테이션 모델 패키지를 사용하여 입력 이미지를 추론하면 각 목표 물체의 윤곽을 세그먼테이션할 수 있으며, 동시에 클래스 라벨도 출력합니다.
디팔레타이징, 공작물 로딩 및 언로딩, 상품 피킹 등 단일 물체를 정확하게 인식하고 위치 지정해야 하는 시나리오에 적합합니다.
입력 및 출력
딥 러닝 모델 패키지 추론 스텝에서 이 모델 패키지를 가져오면 다음 입력 포트와 출력 포트가 표시됩니다.
입력
| 입력 포트 | 데이터 유형 | 설명 |
|---|---|---|
이미지 |
Image/Color |
이 포트로 입력된 이미지는 딥 러닝 모델 패키지 추론에 사용됩니다. 입력 데이터 유형이 2D 이미지일 때 이 포트가 표시됩니다. |
표면 데이터 |
Surface |
이 포트로 입력된 표면 데이터는 딥 러닝 모델 패키지 추론에 사용됩니다. 입력 데이터 유형이 표면 데이터일 때 이 포트가 표시됩니다. |
출력
| 출력 포트 | 데이터 유형 | 설명 |
|---|---|---|
시각화 출력 |
Image/Color |
시각화 결과입니다. |
물체의 픽셀 단위 마스크 |
Image/Color/Mask[] |
검출된 목표 물체의 마스크입니다. 0이 아닌 픽셀값 영역이 마스크이며, 마스크 윤곽은 목표 물체의 윤곽입니다. 입력 데이터 유형이 2D 이미지일 때 이 포트가 표시됩니다. |
물체의 바운딩 박스 |
Shape2D/Contour[] |
검출된 목표 물체의 바운딩 박스입니다. 입력 데이터 유형이 2D 이미지일 때 이 포트가 표시됩니다. |
물체의 바운딩 박스 마스크 |
Image/Color/Mask[] |
물체 바운딩 박스의 사각형 마스크입니다. 0이 아닌 픽셀값 영역이 마스크입니다. 입력 데이터 유형이 2D 이미지일 때 이 포트가 표시됩니다. |
인스턴스 표면 데이터 |
Surface[] |
검출된 목표 인스턴스의 표면 데이터입니다. 입력 데이터 유형이 표면 데이터일 때 이 포트가 표시됩니다. |
바운딩 박스 내 표면 데이터 |
Surface[] |
인스턴스 경계 상자의 직사각형 표면입니다. 입력 데이터 유형이 표면 데이터일 때 이 포트가 표시됩니다. |
물체의 신뢰도 |
Number[] |
검출된 물체의 신뢰도입니다. |
물체의 분류 라벨 |
String[] |
물체 라벨입니다. |
파라미터 설명
인스턴스 세그먼테이션 모델 패키지를 가져오면 이 스텝에서 다음 파라미터를 조정해야 합니다.
모델 패키지 설정
| 파라미터 | 설명 |
|---|---|
모델 패키지 관리 도구 |
파라미터 설명: 이 파라미터는 딥 러닝 모델 패키지 관리 도구를 열고 딥 러닝 모델 패키지를 가져오는 데 사용됩니다. 모델 패키지 파일은 Mech-DLK에서 내보낸 ".dlkpack" 파일입니다. 조정 설명: 딥 러닝 모델 패키지 관리 도구의 사용 방법은 딥 러닝 모델 패키지 관리 도구를 참조하세요. |
모델 패키지 이름 |
파라미터 설명: 딥 러닝 모델 패키지를 가져온 후, 이 파라미터를 사용하여 해당 스텝에 가져온 모델 패키지를 선택합니다. 조정 설명: 딥 러닝 모델 패키지 관리 도구로 딥 러닝 모델 패키지를 가져온 후, 여기의 드롭다운 목록에서 대응하는 모델 패키지 이름을 선택합니다. |
모델 패키지 전환 후 기존 모델 패키지 해제 |
파라미터 설명: 모델 패키지를 전환할 때 기존 모델 패키지가 점유한 리소스를 즉시 해제할지 여부를 제어합니다. 기본값: 선택. 조정 설명: 선택하면 스텝이 다른 모델 패키지로 전환될 때, 해당 모델 패키지가 여전히 다른 스텝에서 사용 중이더라도 시스템이 즉시 기존 모델 패키지 리소스를 해제합니다. 선택하지 않으면 기존 모델 패키지가 더 이상 어떤 스텝에서도 사용되지 않을 때만 시스템이 자동으로 리소스를 해제합니다. |
모델 패키지 유형 |
파라미터 설명: 모델 패키지 이름을 선택하면 모델 패키지 유형이 자동으로 채워집니다. |
입력 이미지 Batch 크기 |
파라미터 설명: 1회 추론 시 처리하는 이미지 수량입니다. |
GPU ID |
파라미터 설명: 이 파라미터는 모델 패키지 추론에 사용할 GPU 장치 ID를 지정하는 데 사용됩니다. 조정 설명: 모델 패키지 이름을 선택한 후, 이 파라미터의 드롭다운 목록에서 모델 패키지 추론에 사용할 GPU 장치 ID를 선택해야 합니다. |
입력 데이터 유형 |
파라미터 설명: 이 파라미터는 입력 데이터의 유형을 지정하는 데 사용되며, 선택 후 대응하는 입력 포트가 표시됩니다. 2D 이미지 또는 표면 데이터 입력을 지원합니다. |
사전 처리
| 파라미터 | 설명 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
ROI 파일 |
파라미터 설명: 이 파라미터는 입력 이미지의 ROI를 설정하거나 수정하는 데 사용됩니다. 조정 설명: 초기 상태에서는 기본 ROI 설정이 이미 존재합니다. ROI 설정을 수정하려면 편집기를 열기 버튼을 클릭하세요. 그런 다음 팝업된 목표 영역 설정 창에서 ROI를 설정하고 ROI 이름을 입력합니다. ROI 설정 절차: 이미지 표시 영역에서 마우스 왼쪽 버튼을 클릭한 채 드래그하여 ROI를 선택한 다음, 다시 마우스 왼쪽 버튼을 클릭하면 선택이 완료됩니다. ROI를 다시 선택해야 할 경우, 마우스 왼쪽 버튼을 다시 클릭하여 선택하면 됩니다. 선택한 ROI의 좌표 범위는 목표 영역 속성에 표시되며, 확인 버튼을 클릭하면 저장 후 종료됩니다.
|
후처리
| 파라미터 | 설명 | ||
|---|---|---|---|
추론 구성 |
파라미터 설명: 인스턴스 세그먼테이션 모델 패키지 추론 시 관련 파라미터를 구성하는 데 사용되며, 편집기를 열기를 클릭하면 추론 구성 창을 열 수 있습니다. 조정 설명: 관련 파라미터 설명은 추론 구성 도구를 참조하세요.
|
||
클래스 표시 방식 |
파라미터 설명: 출력 결과에 클래스를 이름 또는 인덱스로 표시할지를 선택합니다. |
시각화 설정
| 파라미터 | 설명 |
|---|---|
검출 결과 시각화 |
파라미터 설명: 활성화하면 이미지에 검출 결과가 표시됩니다. 기본값: 비활성화 조정 제안: 실제 요구에 따라 이 파라미터를 설정하세요. |
시각화 결과 방식 |
파라미터 설명: 이 파라미터는 시각화 결과의 표시 방식을 지정하는 데 사용됩니다. 값 목록: 각 인스턴스 표시, 클래스별 인스턴스 표시, 인스턴스 중심점 표시 기본값: 각 인스턴스 표시 조정 제안: 실제 요구에 따라 이 파라미터를 설정하세요. 구체적인 효과는 조정 예시를 참조하세요. |
사용자 정의 글꼴 크기 사용 |
파라미터 설명: 이 파라미터는 시각화 출력 결과의 텍스트 글꼴 크기를 사용자 정의할지 여부를 결정하는 데 사용됩니다. 이 파라미터를 선택하면 글꼴 크기(0~10) 를 설정해야 하며, 기본값은 1.5입니다. 기본값: 비활성화. 조정 제안: 실제 요구에 따라 이 파라미터를 설정하세요. |
