모델 반복
배포 후 모델 성능이 기대에 미치지 못하면 모델 반복을 수행할 수 있습니다. 전통적인 방식은 데이터를 추가해 모델을 다시 학습하는 방법입니다. 또한 모델 파인튜닝을 사용하면 현재 정확도를 유지하면서 학습 시간을 절약해 보다 효율적으로 모델을 반복 개선할 수 있습니다.
| 이 기능은 개발자 모드에서만 사용할 수 있습니다. |
일반 모델 반복
사용자가 직접 학습한 모델은 다음 방법으로 미세 조정할 수 있습니다.
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인식 결과가 좋지 않은 이미지를 획득합니다.
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Mech-DLK를 사용하여 모델이 사용된 프로젝트를 엽니다.
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화면 상단의 에서 '개발자 모드’를 활성화합니다.
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학습 탭에서 학습 파라미터 설정 오른쪽의 확장 아이콘
을 클릭합니다. 학습 파라미터 설정 창의 모델 파인튜닝 탭에서 파인튜닝을 활성화합니다. (인스턴스 세그먼테이션 모듈은 자체 파인튜닝도 함께 선택해야 합니다.) -
학습 파라미터 탭으로 전환한 뒤 총 Epoch 파라미터를 50~80으로 낮출 수 있습니다.
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확인을 클릭하여 파라미터 설정을 저장합니다.
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신속하게 위치 지정, 임의 물체 피킹 V2, 대상 물체 및 빈 세그먼테이션 모듈은 현재 학습 파라미터 설정 창에서 모델 파인튜닝 설정을 지원하지 않습니다. 모델 성능을 개선하려면 데이터를 추가하고 모델을 다시 학습하십시오. |
범용 모델 반복
범용 모델은 Mech-Mind 자사 개발 모델입니다. 범용 모델의 상세 소개 및 사용 설명은 범용 모델 소개를 참조하십시오.
다음 방법을 사용하여 범용 모델을 파인튜닝할 수 있습니다.
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인식 결과가 좋지 않은 이미지를 획득합니다.
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Mech-DLK를 열고 새 프로젝트를 만든 다음 해당 모듈을 추가합니다.
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화면 상단의 에서 '개발자 모드’를 활성화합니다.
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학습 탭에서 학습 파라미터 설정 오른쪽의 확장 아이콘
을 클릭합니다. 학습 파라미터 설정 창의 모델 파인튜닝 탭에서 파인튜닝 및 딥러닝 모델 파인튜닝을 활성화한 뒤, 폴더 아이콘 
을 클릭해 범용 모델(.dlkmp)을 선택합니다.딥러닝 모델 파인튜닝 기능은 범용 모델 미세 조정에 사용할 수 있습니다.
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학습 파라미터 탭으로 전환한 뒤 총 Epoch 파라미터를 50~80으로 낮출 수 있습니다.