모델 반복 훈련

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모델을 일정 기간 사용한 후, 특정 시나리오를 다루지 못할 수 있습니다. 이때, 모델을 반복(Iterate) 개선해야 합니다. 기존 솔루션은 데이터 양을 늘려 모델을 다시 훈련하는 방식이지만, 이 방법은 전체 인식 정확도가 떨어질 수 있으며, 훈련 시간이 더 오래 걸릴 수 있습니다. “모델 파인튜닝”을 통해 모델을 반복 훈련하면 정확도를 유지하면서 훈련 시간을 절약할 수 있습니다.

“개발자 모드”에서만 사용할 수 있습니다.

일반적인 모델 반복

다음 방법을 사용하여 모델을 파인튜닝할 수 있습니다.

  1. 인식 결과가 좋지 않은 이미지를 수집합니다.

  2. Mech-DLK를 사용하여 모델이 사용된 프로젝트를 엽니다.

  3. 화면 상단의 설정  설정에서 “개발자 모드”를 활성화합니다.

  4. 캡처한 이미지를 훈련 세트와 검증 세트에 추가합니다.

  5. 새로 추가된 이미지의 레이블링을 진행합니다.

  6. 훈련 파라미터 탭에서 training parameter icon 아이콘을 클릭합니다. 훈련 파라미터 설정 창의 모델 파인튜닝 탭에서 파인튜닝 옵션을 활성화합니다.

  7. 훈련 파라미터 탭에서 “학습률” 파라미터의 값을 적절히 낮추고 “Epochs”를 50~80으로 설정합니다.

  8. 확인을 클릭하여 파라미터 설정을 저장합니다.

  9. 모델 훈련을 완료하고 모델을 내보냅니다.

딥 러닝 모델 반복

딥 러닝 모델은 Mech-Mind Robotics에서 개발한 범용 모델입니다. 모델 소개 및 사용 지침에 대한 자세한 내용은 딥 러닝 모델 소개를 참조하세요.

다음 방법을 사용하여 딥 러닝 모델을 파인튜닝할 수 있습니다.

  1. 인식 결과가 좋지 않은 이미지를 수집합니다.

  2. Mech-DLK 열고 새 프로젝트를 만든 다음 인스턴스 세그먼테이션 모듈을 추가합니다.

  3. 화면 상단의 설정  설정에서 “개발자 모드”를 활성화합니다.

  4. 캡처한 이미지를 훈련 세트와 검증 세트에 추가합니다.

  5. 새로 추가된 이미지의 레이블링을 진행합니다.

  6. 훈련 파라미터 탭에서 training parameter icon 아이콘을 클릭합니다. 훈련 파라미터 설정 창의 모델 파인튜닝 탭에서 파인튜닝 옵션을 활성화합니다.

  7. 딥 러닝 모델 파인튜닝 옵션을 선택하고 model iteration folder 아이콘을 클릭하여 딥 러닝 모델(.dlkmp)을 선택합니다.

  8. 훈련 파라미터 탭에서 “학습률” 파라미터의 값을 적절히 낮추고 “Epochs”를 50~80으로 설정합니다.

  9. 모델 훈련을 완료하고 모델을 내보냅니다.

캐스케이딩 모델 반복

캐스케이딩 모델을 훈련할 때, 모듈 영역에서 단일 모듈을 선택한 후, 위의 작업을 수행하여 모듈을 반복(Iterate) 훈련할 수 있습니다.

캐스케이딩 모듈의 이전 모듈이 업데이트된 후에는 후속 모듈도 다시 훈련해야 합니다. 모듈이 물체를 감지하지 못하거나 잘못 감지하는 경우, 해당 모듈을 다시 훈련해야 합니다. 그 후, 다음 모듈에서는 해당 모듈에서 새로 추가된 이미지를 반복 데이터로 사용하여 다음 모듈을 반복 훈련합니다.

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