모델 반복 훈련
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.
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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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캡처한 이미지를 훈련 세트와 검증 세트에 추가합니다.
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새로 추가된 이미지의 레이블링을 진행합니다.
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훈련 파라미터 탭에서
아이콘을 클릭합니다. 훈련 파라미터 설정 창의 모델 파인튜닝 탭에서 파인튜닝 옵션을 활성화합니다. -
훈련 파라미터 탭에서 “학습률” 파라미터의 값을 적절히 낮추고 “Epochs”를 50~80으로 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-DLK 열고 새 프로젝트를 만든 다음 인스턴스 세그먼테이션 모듈을 추가합니다.
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화면 상단의 에서 “개발자 모드”를 활성화합니다.
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캡처한 이미지를 훈련 세트와 검증 세트에 추가합니다.
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새로 추가된 이미지의 레이블링을 진행합니다.
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훈련 파라미터 탭에서
아이콘을 클릭합니다. 훈련 파라미터 설정 창의 모델 파인튜닝 탭에서 파인튜닝 옵션을 활성화합니다. -
딥 러닝 모델 파인튜닝 옵션을 선택하고
아이콘을 클릭하여 딥 러닝 모델(.dlkmp)을 선택합니다. -
훈련 파라미터 탭에서 “학습률” 파라미터의 값을 적절히 낮추고 “Epochs”를 50~80으로 설정합니다.
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모델 훈련을 완료하고 모델을 내보냅니다.