모델 반복
모델이 일정한 시간 동안 사용된 후 일부 시나리오 모델을 처리할 수 없는 경우 모델 반복이 필요합니다. 기존 솔루션은 데이터의 양을 늘려 모델을 다시 훈련하는 것이지만 전체 인식 정확도가 떨어지고 시간이 더 오래 걸릴 수 있습니다. “모델 파인튜닝” 기능을 통해 모델을 반복하면 현재 모델을 정확도를 유지하면서 시간을 절약할 수 있습니다.
일반적인 모델 반복
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모델 인식 효과가 좋지 않은 이미지를 캡처합니다.
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Mech-DLK를 사용하여 모델이 사용된 프로젝트를 엽니다.
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소프트웨어의 에서 “개발자 모드”를 켭니다.
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캡처한 이미지를 훈련 세트와 검증 세트에 추가합니다.
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새로 추가된 이미지의 레이블링을 수행합니다.
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에서 파인튜닝 기능을 활성화합니다.
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훈련 파라미터 패널에서 “학습률” 파라미터의 값을 적당히 낮추고 “Epochs” 파라미터의 값을 50~80으로 낮출 수 있습니다.
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모델을 훈련시키고 도출합니다.
슈퍼 모델 반복
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모델 인식 효과가 좋지 않은 이미지를 캡처합니다.
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Mech-DLK를 사용하여 새로운 프로젝트를 구축하고 "인스턴스 세그먼테이션" 모듈을 추가합니다.
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소프트웨어의 에서 “개발자 모드”를 켭니다.
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캡처한 이미지를 훈련 세트와 검증 세트에 추가합니다.
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새로 추가된 이미지의 레이블링을 수행합니다.
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에서 파인튜닝 기능을 활성화합니다.
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슈퍼 모델의 파인튜닝 버튼을 클릭한 후
버튼을 클릭하여 슈퍼 모델을 선택합니다. -
훈련 파라미터 패널에서 “학습률” 파라미터의 값을 적당히 낮추고 “Epochs” 파라미터의 값을 50~80으로 낮출 수 있습니다.
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모델을 훈련시키고 도출합니다.