인스턴스 세그먼테이션 사용방법
이 부분에서는 Mech-DLK 예제 프로젝트인 나무 블록 데이터를 제공합니다( 데이터 다운로드 ).
사용자는 "인스턴스 세그먼테이션"을 활용하여 다양한 종류의 나무 블록을 분할하고, 각 클래스에 해당하는 레이블을 출력하는 방법을 학습할 수 있습니다.
또한, 사용자가 직접 준비한 데이터를 활용할 수도 있습니다. 프로세스는 동일하지만, 레이블링 방법에 차이가 있습니다. |
사용 프로세스
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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.
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이미지 데이터 가져오기 : 다운로드한 데이터 파일의 압축을 풉니다. 왼쪽 상단의 가져오기/내보내기 버튼을 클릭하고 폴더 가져오기를 선택하여 폴더를 선택합니다. 나무 블록 이미지는 네 가지 모양과 색상을 가지고 있습니다.
데이터 세트 가져오기를 선택하면 DLKDB 형식(.dlkdb)과 COCO 형식의 데이터세트를 가져올 수 있습니다(예제 데이터 세트 다운로드). -
ROI 선택 : ROI 도구 버튼(
)을 클릭하여 나무 블록이 있는 bin을 선택합니다. 그런 다음, ROI의 우측 하단에 있는 확인 버튼(
)을 클릭하여 설정을 저장합니다. ROI를 설정하는 목적은 불필요한 배경의 간섭을 줄이는 것입니다.
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클래스 만들기 : 클래스 패널에서 + 추가 버튼을 클릭하고 다양한 물체 유형이나 특징에 따라 클래스를 만듭니다. 여기서 다양한 종류의 불록을 분할해야 하므로 불록의 모양에 따라 명명할 수 있습니다. 또한 불록의 색상에 따라 명명해도 됩니다.
클래스를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 다음으로 병합을 선택하면 현재 클래스의 데이터를 다른 클래스로 변경할 수 있습니다. 모델 훈련 후 클래스를 병합한 경우, 모델을 다시 훈련하는 것을 권장합니다. -
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. (클릭하여 레이블링 도구 사용방법 확인)
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훈련/검증 세트의 비율 조정 : 기본적으로 데이터 세트 이미지의 80%는 훈련 세트로, 나머지 20%는 검증 세트로 분할됩니다.
을 클릭하고 슬라이더를 드래그하여 원하는 비율로 조정할 수 있습니다. 훈련 세트와 검증 세트 모두 분할할 모든 클래스의 물체가 포함되었는지 확인합니다 만약 누락된 클래스가 있다면, 마우스 오른쪽 버튼을 클릭으로 이미지 이름을 클릭하여 조정합니다.
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모델 훈련 : 기본 파라미터 설정을 사용하며, 훈련 버튼을 클릭하면 모델 훈련이 시작됩니다.
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모델 검증 : 훈련이 완료되면 검증 버튼을 클릭하여 모델을 검증하고 결과를 확인합니다.
모델을 검증한 후에는 새 이미지 데이터를 현재 모듈로 가져와서 사전 훈련된 모델을 기반으로 사전 훈련 레이블링을 수행할 수 있습니다. 자세한 내용은 사전 훈련 레이블링 내용을 참조하세요.
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모델 내보내기 : 내보내기 버튼을 클릭합니다. 팝업 창에서 “추론 시 최대 인스턴스 수”를 입력하고 저장 경로를 선택한 후 내보내기 버튼을 클릭합니다.
"추론 시 최대 인스턴스 수"의 기본값은 25입니다. 내보낸 모델은 Mech-Vision 및 Mech-DLK SDK에서 사용할 수 있습니다. 자세한 내용을 보려면 여기를 클릭하여 확인하세요.