임의 물체 피킹 V2 모듈 사용

새 프로젝트 생성 및 임의 물체 피킹 V2 모듈 추가: Mech-DLK를 실행한 뒤 시작 화면에서 새로운 프로젝트를 클릭합니다. 프로젝트 경로를 선택하고 프로젝트명을 입력해 새 프로젝트를 생성합니다. 메인 화면에서 입력 모듈 아래 + 버튼을 클릭하고, 모듈 추가 창에서 임의 물체 피킹 V2 모듈을 선택합니다.

범용 모델 패키지 가져오기: 팝업된 범용 모델 패키지 추가 창에서 파일 선택 버튼을 클릭해 가져올 모델 패키지 파일을 선택한 뒤 확인을 클릭합니다.

이미지 데이터 가져오기: 수집한 이미지 데이터를 가져옵니다. 다음 방식으로 이미지 데이터 가져오기를 수행할 수 있습니다.

ROI 설정 : ROI 도구 아이콘 을 클릭해 이미지에서 빈을 관심영역으로 지정하고, ROI 테두리 우하단의 적용 아이콘 을 클릭해 현재 ROI를 적용합니다. ROI를 지정하는 목적은 불필요한 배경 간섭을 줄이는 것입니다.

레이블링 규칙 : 임의 물체 피킹 V2 모듈은 기본적으로 집기 가능 표면과 눌림(압중첩) 표면 두 가지 레이블 클래스를 지원합니다. 사용자 정의 클래스는 지원하지 않습니다.

데이터 레이블링 : 사전 학습 레이블링 도구와 다각형 도구를 사용해 레이블링을 완료합니다. 먼저 모든 집기 가능 표면을 레이블링한 뒤 눌림(압중첩) 표면을 레이블링하는 것을 권장합니다.

훈련 세트/검증 세트 분할 : 레이블링한 이미지를 훈련 세트로 이동해 훈련 세트와 검증 세트를 분할합니다. 일반적으로 80%는 훈련 세트, 20%는 검증 세트로 권장합니다. 소프트웨어는 레이블링 완료 후 훈련 세트로 이동된 이미지를 자동 분할합니다. 본 모듈 학습 시 검증 세트는 필수 항목이 아닙니다.

모델 학습 : 학습 탭에서 학습 파라미터를 설정한 뒤 학습을 클릭해 학습을 시작합니다. 일반적으로 기본 파라미터를 사용하면 됩니다. 파라미터 조정이 필요한 경우 파라미터 설명을 참조하십시오.

학습 정보로 학습 상태 확인 : 학습 탭의 학습 정보 영역에서 모델 학습 정보를 실시간으로 확인할 수 있습니다.

학습 차트 창으로 학습 상태 확인 : 학습 탭에서 차트 표시 버튼을 클릭하면 학습 중 정확도 곡선과 손실 곡선 변화를 실시간으로 확인할 수 있습니다. 정확도 곡선이 전반적으로 상승하고 손실 곡선이 전반적으로 하락하면 학습이 정상적으로 진행 중임을 의미합니다.

모델 검증 : 학습이 완료되었거나 수동으로 학습을 중지한 뒤 검증 탭에서 검증을 클릭해 모델을 검증합니다.

훈련 세트의 검증 결과 확인 : 검증 완료 후 검증 탭의 검증 통계에서 검증 결과 수량 통계를 확인할 수 있습니다.

학습 재시작 : 새로 레이블링한 이미지를 훈련 세트에 추가한 뒤 학습을 클릭해 학습을 다시 시작합니다.

검증 결과 재확인 : 학습 완료 후 검증을 다시 클릭해 각 데이터세트에서의 검증 결과를 재확인합니다.

모델 지속 최적화 : 위 단계를 반복해 모델 성능이 사용 요구를 만족할 때까지 지속적으로 최적화합니다.