모델 반복 훈련
사용한 모델 성능이 만족스럽지 않다면, 반복(iteration) 훈련을 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 기존에 솔루션들은 데이터 양을 늘려 모델을 다시 훈련하는 방식이지만, 이로 인해 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 있다는 장점이 있습니다.
| '개발자 모드’에서만 사용할 수 있습니다. |
일반적인 모델 반복
훈련한 모델은 다음 단계를 따라 미세 조정할 수 있습니다.
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인식 결과가 좋지 않은 이미지를 수집합니다.
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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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획득한 이미지 데이터를 가져와서 레이블링을 완료합니다.
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버튼을 클릭합니다. 훈련 파라미터 설정 창의 모델 파인튜닝 탭에서 파인튜닝 옵션을 활성화하고 훈련된 모델 파인튜닝을 선택합니다. -
훈련 파라미터 탭으로 이동한 뒤, 학습률 값을 낮추고 Epochs를 50~80 사이로 설정합니다.
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확인을 클릭하여 파라미터 설정을 저장합니다.
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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.
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인식 결과가 좋지 않은 이미지를 수집합니다.
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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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획득한 이미지 데이터를 가져와서 레이블링을 완료합니다.
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버튼을 클릭합니다. 훈련 파라미터 창에서 모델 파인튜닝 탭으로 이동한 후, 파인튜닝을 활성화하고 딥 러닝 모델 파인튜닝 옵션을 선택합니다. 이후,
을 클릭하여 딥 러닝 모델(.dlkmp 파일)을 선택합니다. -
훈련 파라미터 탭에서 학습률 파라미터의 값을 낮추고 Epochs를 50~80으로 설정합니다.
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모델 훈련을 완료하고 모델을 내보냅니다.