검증
모델 훈련이 완료되면 “검증 결과” 파라미터 패널에서 검증 파라미터를 설정하고 모델의 인식 효과를 확인&검증할 수 있습니다. 또한 “물체 검출”과 “인스턴스 세그먼테이션” 모듈에는 “믿음도”를 설정함으로써 결과를 필터링할 수 있습니다.
검증 파라미터
파라미터 구성 버튼을 클릭하여 검증 파라미터 구성 창을 엽니다.
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하드웨어 유형
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CPU: CPU를 사용하여 딥 러닝 모델 추론을 수행하며 GPU에 비해 추론 시간이 늘어나고 인식 정확도가 떨어집니다.
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GPU(디폴트): 하드웨어에 따라 모델을 최적화하지 않고 모델 추론을 수행하며 모델 추론의 속도가 빨라지지 않습니다.
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GPU(최적화): 하드웨어에 따라 모델을 최적화한 후 모델 추론을 시작합니다. 최적화는 한 번만 수행하면 되고 5-15분 정도 소요될 것으로 예상됩니다. 추론 시간은 최적화 후 줄어들 것입니다.
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GPU ID
사용자 장치의 그래픽 카드 정보입니다. 사용자의 장치에 여러 GPU가 있는 경우 지정된 GPU에 배포할 수 있습니다.
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부동 소수점 정밀도
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FP32: 모델 인식 정확도는 높지만 추론 속도는 느립니다.
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FP16: 모델 인식 정확도는 낮지만 추론 속도는 빠릅니다.
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추론 시 최대 인스턴스 수(이 파라미터는 “인스턴스 세그먼테이션” 및 “물체 검출” 모듈에서만 사용될 수 있음)
한 번의 추론의 최대 인스턴스 수이며 기본값은 50입니다.
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클래스 활성화 맵(CAM,이 파라미터는 “이미지 분류” 모듈에서만 사용될 수 있음)
Mech-Vision에 저장된 클래스 활성화 맵(CAM)이 있는 모델을 사용하면 추론이 느려집니다.
파라미터 설정을 완료한 후 버튼을 클릭하고 검증이 완료될 때까지 기다려 주십시오.