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

  1. 모델 인식 효과가 좋지 않은 이미지를 캡처합니다.

  2. Mech-DLK를 사용하여 모델이 사용된 프로젝트를 엽니다.

  3. 소프트웨어의 설정  옵션에서 “개발자 모드”를 켭니다.

  4. 캡처한 이미지를 훈련 세트와 검증 세트에 추가합니다.

  5. 새로 추가된 이미지의 레이블링을 수행합니다.

  6. 훈련 파라미터 구성  모델 파인튜닝에서 파인튜닝 기능을 활성화합니다.

  7. 훈련 파라미터 패널에서 “학습률” 파라미터의 값을 적당히 낮추고 “Epochs” 파라미터의 값을 50~80으로 낮출 수 있습니다.

  8. 모델을 훈련시키고 도출합니다.

슈퍼 모델 반복

  1. 모델 인식 효과가 좋지 않은 이미지를 캡처합니다.

  2. Mech-DLK를 사용하여 새로운 프로젝트를 구축하고 "인스턴스 세그먼테이션" 모듈을 추가합니다.

  3. 소프트웨어의 설정  옵션에서 “개발자 모드”를 켭니다.

  4. 캡처한 이미지를 훈련 세트와 검증 세트에 추가합니다.

  5. 새로 추가된 이미지의 레이블링을 수행합니다.

  6. 훈련 파라미터 구성  모델 파인튜닝에서 파인튜닝 기능을 활성화합니다.

  7. 슈퍼 모델의 파인튜닝 버튼을 클릭한 후 model iteration folder 버튼을 클릭하여 슈퍼 모델을 선택합니다.

  8. 훈련 파라미터 패널에서 “학습률” 파라미터의 값을 적당히 낮추고 “Epochs” 파라미터의 값을 50~80으로 낮출 수 있습니다.

  9. 모델을 훈련시키고 도출합니다.

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