"인스턴스 세그먼테이션" 모듈을 사용하기

이 부분에서는 Mech-DLK 예제 프로젝트의 불록 데이터를 제공합니다.( 이 링크를 클릭하여 다운로드 하십시오. ) 사용자가 "인스턴스 세그먼테이션" 모듈을 통해 모델을 훈련시켜 예제 프로젝트에서 다양한 종류의 불록을 분할하고 종류에 해당하는 레이블을 출력하는 효과를 달성할 수 있습니다.

또한 사용자가 스스로 준비한 데이터를 사용할 수 있습니다. 전체 프로세스가 같지만 레이블링 방법이 차이가 있습니다.

새로운 프로젝트를 만들고 "인스턴스 세그먼테이션" 모듈을 추가하기: 메인 인터페이스에 있는 새로운 프로젝트 버튼을 클릭하고 프로젝트 경로를 선택하며 프로젝트 명칭을 입력하여 새 프로젝트를 구축합니다. 다음으로 화면 오른쪽 상단에 있는 아이콘을 클릭하여 "인스턴스 세그먼테이션" 모듈을 선택하십시오.
로터의 이미지 데이터를 도입하기: 다운로드한 데이터 압축 패키지의 압축을 풀고 왼쪽 상단의 도입 버튼을 클릭하며 [폴더]를 선택하여 다운로드한 이미지 데이터를 도입합니다. 불록의 이미지 데이터에는 네 가지 모양과 색상의 불록이 포함되어 있습니다.
ROI 설정: 창 왼쪽에 있는 버튼을 클릭하여 이미지에서 불록을 담은 빈을 ROI로 선택하고 왼쪽 상단에 있는 응용 버튼을 클릭하여 사용을 확인합니다. ROI를 설정하는 목적은 불필요한 배경 정보의 간섭을 줄이는 것입니다.
레이블을 추가하기: 왼쪽 레이블 표시줄에 있는 버튼을 클릭하여 물체의 이름이나 특징에 따라 해당 레이블을 추가합니다. 여기서 다양한 종류의 불록을 분할해야 하므로 불록의 모양에 따라 명명할 수 있습니다. 또한 불록의 색상에 따라 명명해도 됩니다.
이미지 레이블링: 마우스 왼쪽 버튼을 길게 누르거나 화면 왼쪽 툴바에 있는 버튼을 클릭하여 올바른 레이블링을 선택합니다. 이미지 속의 모든 분할해야 할 불록의 외윤곽을 표기하고 레이블이 불록의 모양과 대응하도록 확인해야 합니다. 여기를 클릭하여 레이블링 도구의 사용 방법을 참조하십시오.
훈련 세트와 검증 세트를 분할하기: 기본적으로 소프트웨어는 데이터 세트의 80%를 훈련 세트로, 20%를 검증 세트로 나누며 아이콘을 클릭하고 슬라이드를 통해 이미지의 비율을 조정할 수 있습니다. 훈련 세트와 검증 세트에 모든 분할해야 할 종류를 포함해야 합니다. 그렇지 않으면 이미지 이름을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하여 해당 이미지를 훈련 또는 검증 세트로 추가할 수 있습니다.
모델 훈련: 기본적인 파라미터 설정을 사용하며 훈련 버튼을 클릭하면 모델 훈련 과정을 시작할 수 있습니다. 여기를 클릭하여 훈련 파라미터 구성에 대한 설명 내용을 참조하십시오.
모델 검증: 훈련이 끝나면 검증 버튼을 클릭하면 검증을 시작하여 모델의 인식 효과를 확인할 수 있습니다. 여기를 클릭하여 검증 파라미터 구성에 대한 설명 내용을 참조하십시오.
모델 도출: 도출 버튼을 클릭하여 모델 도출과 관련된 파라미터를 설정하고 도출 버튼을 클릭한 후 저장 경로를 선택하면 모델을 도출할 수 있습니다.