검증

현재 보고 계신 매뉴얼은 구버전입니다. 페이지 오른쪽 상단을 클릭하면 최신 버전의 매뉴얼로 전환할 수 있습니다.

모델 훈련이 완료되면 “검증 결과” 파라미터 패널에서 검증 파라미터를 설정하고 모델의 인식 효과를 확인&검증할 수 있습니다. 또한 “물체 검출”과 “인스턴스 세그먼테이션” 모듈에는 “믿음도”를 설정함으로써 결과를 필터링할 수 있습니다.

검증 파라미터

파라미터 구성 버튼을 클릭하여 검증 파라미터 구성 창을 엽니다.

  • 하드웨어 유형

    • CPU: CPU를 사용하여 딥 러닝 모델 추론을 수행하며 GPU에 비해 추론 시간이 늘어나고 인식 정확도가 떨어집니다.

    • GPU(디폴트): 하드웨어에 따라 모델을 최적화하지 않고 모델 추론을 수행하며 모델 추론의 속도가 빨라지지 않습니다.

    • GPU(최적화): 하드웨어에 따라 모델을 최적화한 후 모델 추론을 시작합니다. 최적화는 한 번만 수행하면 되고 5-15분 정도 소요될 것으로 예상됩니다. 추론 시간은 최적화 후 줄어들 것입니다.

  • GPU ID

    사용자 장치의 그래픽 카드 정보입니다. 사용자의 장치에 여러 GPU가 있는 경우 지정된 GPU에 배포할 수 있습니다.

  • 부동 소수점 정밀도

    • FP32: 모델 인식 정확도는 높지만 추론 속도는 느립니다.

    • FP16: 모델 인식 정확도는 낮지만 추론 속도는 빠릅니다.

  • 추론 시 최대 인스턴스 수(이 파라미터는 “인스턴스 세그먼테이션” 및 “물체 검출” 모듈에서만 사용될 수 있음)

    한 번의 추론의 최대 인스턴스 수이며 기본값은 50입니다.

  • 클래스 활성화 맵(CAM,이 파라미터는 “이미지 분류” 모듈에서만 사용될 수 있음)

    Mech-Vision에 저장된 클래스 활성화 맵(CAM)이 있는 모델을 사용하면 추론이 느려집니다.

파라미터 설정을 완료한 후 확인  검증 버튼을 클릭하고 검증이 완료될 때까지 기다려 주십시오.

저희는 귀하의 개인 정보를 소중하게 생각합니다.

당사 웹사이트는 귀하에게 최상의 경험을 제공하기 위해 쿠키를 사용합니다. "모두 수락"을 클릭하시는 경우, 귀하는 사의 쿠키 사용에 동의하게 됩니다. "모두 거부"를 클릭하시는 경우, 귀하가 이 웹사이트를 방문할 때 추적되거나 기억되지 않도록 하기 위해 단일 쿠키가 사용됩니다.