이미지 처리

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이 섹션에서는 가져온 이미지 데이터를 사전 처리하고, 이미지를 필터링하며, 이미지 미리보기 모드를 전환하고, 훈련 세트와 검증 세트의 비율을 조정하는 방법에 대해 설명합니다. 이를 통해 이미지 데이터를 확인하고, 모델 훈련 및 검증의 정확도를 향상시킬 수 있습니다.

Mech-DLK는 다음과 같은 이미지 처리 도구를 제공합니다은.

이미지 사전 처리

휘도, 명암비 또는 컬러 밸런스와 관련된 파라미터를 조정하여 이미지를 사전 처리합니다.

카메라로 촬영한 원본 이미지는 조명이나 기타 요인으로 인해 너무 어두워지거나 너무 밝아지며, 물체의 특징이 뚜렷하지 않아 모델 인식 성능이 저하됩니다.

사전 처리 범위는 현재 프로젝트의 모든 이미지입니다. 파라미터 설정이 완료된 후, 사전 처리 도구는 이후에 가져온 이미지도 자동으로 처리합니다. 사전 처리된 이미지는 훈련 세트/검증 세트의 원본 이미지를 대체합니다.

필터링 조건을 설정하여 데이터 세트에서 원하는 조건에 맞는 이미지만 빠르게 선택할 수 있습니다.

데이터세트 분할 결과를 확인합니다. 이미지가 여러 데이터 세트로 나뉜 경우, 데이터 세트 유형별로 이미지를 필터링하여 각 데이터 세트의 내용을 확인하고 분할 결과를 조정할 필요가 있는지 점검할 수 있습니다.
데이터 레이블링 결과를 확인합니다. 데이터 레이블링을 할 때 데이터 유형을 필터링하여 레이블링 과정 및 결과를 확인할 수 있습니다.
모델 예측 결과를 검사합니다. 모델 검증이 끝난 후 결과 유형을 필터링하여 검증 결과를 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 결함 세그먼테이션 모델에 대한 예측이 틀린 경우, 과검출 또는 미검출 이미지 세트를 필터링하여 레이블링 오류로 인해 모델 예측 결과가 잘못된 것인지 빠르게 분석할 수 있습니다.