소프트웨어 업데이트 설명

Mech-DLK 2.4.1 버전에 캐스케이딩 모드가 새로 추가되어 복잡한 시나리오에서 딥 러닝 문제를 해결하기 위해 사용자가 모듈을 자유롭게 결합할 수 있도록 지원합니다("신속하게 위치 지정" 모듈이 첫 번째 모듈로 사용되어야 함). 예를 들어 결함 위치를 감지하고 결함을 분류하기 위해 "결함 세그먼테이션" 모듈 후 "이미지 분류" 모듈을 캐스케이드하도록 선택할 수 있습니다. 또한 캐스케이딩 모듈 간의 데이터 도입 하면에 이미지 필터링 기능이 추가되어 요구 사항에 따라 도입할 이미지를 선택할 수 있으며 이미지 도입을 구성할 수 있습니다.

훈련 센터는 순서 대기 훈련을 지원하며 여러 개 모델을 훈련해야 할 때 적용됩니다. 훈련 센터 기능을 사용하면 소프트웨어는 순서대로 모델 훈련을 수행할 것이며 수동으로 훈련을 시작할 필요가 없으므로 훈련 시간을 대폭 절약할 수 있습니다.

"결함 세그먼테이션" 모듈의 마스크 도구는 "단일 이미지의 마스크" 또는 "전역 마스크"를 선택할 수 있으며 사용자가 마스크의 색상을 지정할 수 있습니다.

레이블링 영역 오른쪽 하단에 있는 아이콘을 클릭하면 단축키 설명 창이 열립니다.

“인스턴스 세그먼테이션” 및 “물체 검출” 모듈에 “직사각형 도구”를 사용할 때 직사각형 프레임을 그리는 데 도움이 되는 보조 라인이 추가됩니다.

“인스턴스 세그먼테이션” 및 “물체 검출” 모듈에서 검증 결과에 믿음도 필터링 기능이 새로 추가되며 믿음도 파라미터를 조절하여 결과를 필터링할 수 있고 모델의 정확률을 판단할 수 있습니다.

“이미지 분류” 알고리즘이 최적화되고 훈련 수렴이 빨라지며 복잡한 응용 시나리오에서 모델의 정확도가 20% 향상되었습니다.

Mech-DLK SDK를 재구성하여 안정성과 사용 용이성을 높였습니다. Mech-DLK SDK는 결함 판정 규칙 구성 캐스케이딩 모델의 추론, 실행 시의 하드웨어 전환 등 기능을 지원하며 더욱 다양한 샘플 프로그램을 제공합니다.

"결함 세그먼테이션" 모듈의 "결함 판단 규칙 구성"을 최적화했습니다. 자세한 설명을 보려면 여기를 클릭하십시오.

“신속하게 위치 지정” 모듈 “템플릿 설정”의 “이미지 조정”에서는 X/Y 방향의 평행이동 설정을 지원합니다. 훈련 후에는 더 많은 응용 시나리오에 적응하기 위해 사용자가 지정한 위치와 각도로 이미지가 출력됩니다.

“인스턴스 세그먼테이션” 및 “물체 검출” 모듈에서 템플릿을 선택한 후 Shift 키를 누른 상태에서 마우스 휠을 밀거나 "회전 각도" 파라미터를 설정하여 템플릿 각도를 조정할 수 있습니다.