업데이트 설명
Mech-DLK 2.6.1 업데이트 안내
이 섹션에서는 Mech-DLK 2.6.1 버전에서 새로 추가된 기능과 업그레이드된 기능에 대해 소개하겠습니다.
새로 추가된 기능
"텍스트 감지" 모듈 최적화
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알고리즘을 최적화하였습니다. 개선 사항은 다음과 같습니다.
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훈련 속도가 4배 향상되었습니다.
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모델 수렴(Convergence) 속도가 더 빨라졌습니다.
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GPU 사용량이 50% 감소했습니다.
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추론 속도가 1배 향상되었습니다.
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복잡한 데이터의 처리 정확도가 크게 개선되었습니다.
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기능을 최적화하였습니다. 개선 사항은 다음과 같습니다.
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비전 슈퍼 모델 레이블링 지원
레이블링 도구 바에서 마우스 오른쪽 버튼으로
을 클릭하여 비전 슈퍼 모델 레이블링 도구를 선택합니다. 이미지 레이블링 영역 상단에 있는 
아이콘을 클릭하여 설정을 조정합니다. 비전 슈퍼 모델 레이블링 설정을 변경하여 레이블링 결과를 수정할 수 있습니다. 자세한 내용은 텍스트 감지 모듈 사용하기 내용을 참조하세요. -
결과 필터링 지원
검증 탭의 필터링 규칙 설정에서 필터링 규칙을 설정할 수 있습니다. 필터링 규칙 설정을 통해 모델 검증 결과를 수정할 수 있습니다. 자세한 내용은 텍스트 감지 모듈 사용하기 내용을 참조하세요.
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전역 마스크 도구와 그리드 커팅 도구 지원
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"텍스트 감지" 모듈 최적화
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알고리즘을 최적화하였습니다. 개선 사항은 다음과 같습니다.
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추론 속도가 1배 향상되었습니다.
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복잡한 데이터의 처리 정확도가 크게 개선되었습니다.
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기능을 최적화하였습니다. 개선 사항은 다음과 같습니다.
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비전 슈퍼 모델 레이블링 지원
레이블링 도구 바에서 마우스 오른쪽 버튼으로
을 클릭하여 비전 슈퍼 모델 레이블링 도구를 선택합니다. 이미지 레이블링 영역 상단에 있는 아이콘을 클릭하여 설정을 조정합니다. 비전 슈퍼 모델 레이블링 설정을 변경하여 레이블링 결과를 수정할 수 있습니다. 자세한 내용은 텍스트 감지 모듈 사용하기 내용을 참조하세요. -
결과 필터링 지원
검증 탭의 필터링 규칙 설정에서 필터링 규칙을 설정할 수 있습니다. 필터링 규칙 설정을 통해 모델 검증 결과를 수정할 수 있습니다. 자세한 내용은 텍스트 감지 모듈 사용하기 내용을 참조하세요.
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텍스트 템플릿 지원
레이블링 탭에 텍스트 템플릿을 추가했습니다. 이미지에 수동으로 레이블을 설정한 경우, 텍스트 템플릿을 사용할 수 없습니다. 자세한 내용은 텍스트 감지 모듈 사용하기 내용을 참조하세요.
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MRAW 이미지 지원
Mech-MSR에서 가져온 이미지 중 MRAW 포맷의 이미지가 포함된 경우, 이미지 유형을 뎁스 맵 또는 광도 이미지로 선택하고 관련 파라미터를 조정하세요. 자세한 내용은 이미지 데이터 가져오기 및 내보내기를 참조하세요.
업그레이드된 기능
레이블링, 훈련,검증 탭의 표시 최적화
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레이블링
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Lock 및 Show/Hide 기능을 추가하였습니다.
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통계 대화 상자를 추가하였습니다.
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레이블링 및 인스턴스 영역을 표시하는 기능을 추가했습니다.
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불투명도 설정이 레이블링 영역 전체에 적용됩니다.
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자세한 내용은 이미지 클래스 및 태그 편집을 참고하세요.
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훈련
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훈련 정보 표시를 최적화했습니다.
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훈련 차트를 별도의 대화 상자에서 확인할 수 있습니다.
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훈련 센터는 훈련 종료 시간, 상태, 모델 유형을 포함한 정보를 제공합니다.
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자세한 내용은 모델 훈련하기 내용을 참조하세요.
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검증
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신뢰도 대화 상자가 추가되었습니다. (적용 항목 : 인스턴스 세그먼테이션, 물체 검출, 텍스트 감지)
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검증 결과의 불투명도 조정 기능이 추가되었습니다. (적용 항목 : 인스턴스 세그먼테이션, 비지도 세그먼테이션, 결함 세그먼테이션, 물체 검출)
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클래스 활성화 맵(CAM)울 지원합니다.
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검증 결과의 통계를 지원합니다. (적용 모듈 : 결함 세그먼테이션, 텍스트 인식)
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결함 신뢰도 차트(비비지도 세그먼테이션)의 표시를 조정했습니다.
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이미지 조정 설정(신속하게 위치 지정)을 지원합니다.
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자세한 내용은 모델 검증하기 내용을 참조하세요.
디스플레이 설정 아이콘 이동
디스플레이 설정 영역이 레이블링 영역의 오른쪽 상단 모서리로 이동되었습니다. 이 영역의 버튼을 클릭하면 해당 버튼이 나타내는 내용을 표시하거나 숨길 수 있습니다.
이전 버전 업데이트 안내
Mech-DLK 2.6.x 버전 업데이트
Mech-DLK 2.5.x 버전 업데이트
Mech-DLK 2.4.x 버전 업데이트 설명 보기
Mech-DLK 2.4.2 업데이트 안내
소프트웨어 영역 제한 기능을 추가했습니다. 제한 정보를 보려면 를 클릭하십시오.
Mech-DLK 2.4.1 업데이트 안내
새로 추가된 기능
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완전히 업그레이드된 캐스케이딩 모드
Mech-DLK 2.4.1 버전에 캐스케이딩 모드는 복잡한 시나리오에서 딥 러닝 문제를 해결하기 위해 사용자가 모듈을 자유롭게 조합할 수 있도록 지원합니다("신속하게 위치 지정" 모듈은 첫 번째 모듈로 만 사용 가능). 예: 결함 위치를 감지하고 분류하기 위해 "결함 세그먼테이션" 모듈 선택 후 "이미지 분류" 모듈을 캐스케이드하도록 선택할 수 있습니다. 또한 이전 모듈에서 데이터를 가져올 때 실제 상황에 따라 가져올 이미지를 선택하고 이미지 가져오기를 설정할 수 있습니다.
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훈련 센터 추가
훈련 센터는 순서 대기 훈련을 지원하며 여러 개 모델을 훈련해야 할 때 적용됩니다. 훈련 센터 기능을 사용하면 소프트웨어는 순서대로 모델 훈련을 수행할 것이며 수동으로 훈련을 시작할 필요가 없으므로 훈련 시간을 대폭 절약할 수 있습니다.
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전역 마스크가 추가&마스크 색깔의 자체 정의
"결함 세그먼테이션" 모듈의 마스크 도구는 "단일 이미지의 마스크" 또는 "전역 마스크"를 선택할 수 있으며 사용자가 마스크의 색상을 지정할 수 있습니다.
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단일 이미지의 마스크: 현재 이미지에만 적용되고 훈련에만 사용됩니다.
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전역 마스크: 현재 이미지에서 마스크를 그린 다음에 마스크는 모든 이미지에 표시되며 훈련과 검증에 모두 적용될 수 있습니다.
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단축키 설명 창 추가
레이블링 영역 오른쪽 하단에 있는
아이콘을 클릭하면 단축키 설명 창이 열립니다. -
직사각형 레이블링 도구에 대한 보조 라인 추가
“인스턴스 세그먼테이션” 및 “물체 검출” 모듈에 “직사각형 도구”를 사용할 때 직사각형 프레임을 그리는 데 도움이 되는 보조 라인이 추가됩니다.
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검증 결과의 믿음도 표시와 필터링 기능 추가
“인스턴스 세그먼테이션” 및 “물체 검출” 모듈에서 검증 결과에 믿음도 필터링 기능이 새로 추가되며 믿음도 파라미터를 조절하여 결과를 필터링할 수 있고 모델의 정확률을 판단할 수 있습니다.
업그레이드된 기능
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“이미지 분류” 알고리즘 업그레이드
“이미지 분류” 알고리즘이 업그레이드되고 훈련 수렴이 빨라지며 복잡한 응용 시나리오에서 모델의 정확도가 20% 향상되었습니다.
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Mech-DLK SDK 업그레이드
Mech-DLK SDK는 재구성을 통해 더욱 안정적이고 사용하기 쉽습니다. Mech-DLK SDK는 캐스케이딩 모델의 추론, 하드웨어간의 전환 및 더욱 다양한 샘플 프로그램을 제공합니다.
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결함 판정 규칙 구성에 대한 최적화
"결함 세그먼테이션" 모듈의 "결함 판단 규칙 구성"을 최적화했습니다. 자세한 설명을 보려면 여기를 클릭하십시오.
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“신속하게 위치 지정” 모듈은 평행이동 설정을 지원
“신속하게 위치 지정” 모듈 “템플릿 설정”의 “이미지 조정”에서는 X/Y 방향의 평행이동 설정을 지원합니다. 훈련 후에는 더 많은 응용 시나리오에 적응하기 위해 사용자가 지정한 위치와 각도로 이미지가 출력됩니다.
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템플릿 도구 업그레이드
“인스턴스 세그먼테이션” 및 “물체 검출” 모듈에서 템플릿 도구를 선택한 후 Shift 키를 누른 상태에서 마우스 휠을 스크롤하거나 "회전 각도" 파라미터를 설정하여 템플릿 각도를 조정할 수 있습니다.
Mech-DLK 2.3.0 버전 업데이트 설명 보기
Mech-DLK 2.3.0 업데이트 설명
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그래픽 카드 드라이버 버전 업데이트
Mech-DLK 2.3.0 버전의 소프트웨어를 사용하기 전에 그래픽 카드 드라이버 버전을 472.50 이상으로 업데이트해야 합니다.
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훈련 속도 향상
알고리즘이 최적화되고 모델 훈련의 속도가 크게 향상되며 훈련 과정에서 최적의 모델만 저장되고 훈련을 중간에 멈출 수 없습니다.
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스마트 레이블링 기능 추가
"결함 세그먼테이션", "인스턴스 세그먼테이션" 및 "물체 검출" 모듈에서 스마트 레이블링 도구를 선택한 후 대상 물체의 중심 위치를 클릭하면 신속하게 레이블링을 할 수 있고 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하면 불필요한 레이블링된 영역을 삭제할 수 있으며 Enter 버튼을 누르면 레이블링을 완료할 수 있습니다.
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다각형 도구를 사용하여 레이블링할 때 앵커 포인트를 추가/삭제 기능 추가
"인스턴스 세그먼테이션" 및 "물체 검출" 모듈에서 다각형 도구를 사용하여 레이블링을 완료한 후 레이블링 결과를 수정하려면 두 앵커 포인트 사이의 연결선에서 마우스 왼쪽 버튼을 클릭하면 앵커 포인트를 추가할 수 있으며, 앵커 포인트를 선택하여 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하면 해당 앵커 포인트를 삭제할 수 있습니다.
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템플릿 도구 추가
"인스턴스 세그먼테이션" 및 "물체 검출" 모듈에서 템플릿 도구를 사용하면 이미 한 레이블링을 템플릿으로 설정할 수 있으며 설정이 완료된 후 직접 템플릿을 클릭하면 바로 레이블링을 할 수 있습니다. 이 기능은 이미지에 동일한 유형의 물체가 여러 개 있고 깔끔하게 정렬되어 있는 경우에 적용되며 레이블링의 효율성을 높일 수 있습니다.
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"크기가 조정된 이미지 미리보기" 기능 추가
하나의 이미지 및 잘린 작은 이미지의 미리보기를 지원합니다.
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그리드 커팅 도구 최적화
그리드 커팅 기능을 최적화했습니다. 그리드를 커팅한 후 각 그리드 유닛 왼쪽 상단에 있는 작은 직사각형을 클릭하여 유닛 이미지를 선택하고 이미지 오른쪽 상단에 있는 버튼을 클릭하여 이미지 미리보기를 할 수 있습니다.
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데이터 필터링 메커니즘 최적화
데이터를 필터링할 때 "결과의 종류(단일 선택)" 옵션을 추가했습니다. "정확한 결과", "틀린 결과", "과검출" 및 "미검출" 기준에 따라 필터링할 수 있습니다. 추가된 데이터 유형 필터링 옵션: "OK로 레이블링됨" 과 "NG로 레이블링됨" 옵션.
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딥 러닝 환경 내장되어 있음
딥 러닝 환경은 Mech-DLK 소프트웨어에 내장되어 있어 별도의 환경 설치가 없이 모델 훈련을 시작할 수 있습니다.
Mech-DLK 2.2.1업데이트 설명을 보기
Mech-DLK 2.2.1 업데이트 설명
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"이미지 분류" 모듈에서 CAM 표시 기능 추가
모델 훈련이 끝난 후 CAM 생성 버튼을 클릭하면 히트 맵으로 특징의 가중치를 나타낼 수 있으며 모델은 이러한 특징에 근거하여 이미지를 대응한 범주로 분류합니다. 색상이 더 붉은 영역은 이 범주로의 분류에서 더 많은 가중치가 부여됩니다.
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CPU 모델의 검증 및 도출 기능 추가
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이미지 분류, 물체 검출: 모델 훈련이 끝난 후 모델을 도출하기 전에 배포 장치를 CPU 또는 GPU로 설정할 수 있습니다.
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인스턴스 세그먼테이션: 모델을 훈련시키기 전에 훈련 파라미터를 설정해야 합니다. 모델을 도출할 때 배포 장치를 CPU 또는 GPU로 설정할 수 있습니다. 구체적으로 다음과 같습니다:
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CPU 경량 모델: 모델을 훈련시키지 전에 훈련 파라미터 모델 유형 을 경량(CPU 배포 시 더 좋음) 으로 설정하고 모델 배포를 도출할 때 배포 장치 를 CPU 또는 GPU 로 설정할 수 있습니다.
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CPU 일반 모델: 모델을 훈련시키지 전에 훈련 파라미터 모델 유형 을 일반(GPU 배포 시 더 좋음) 으로 설정하고 모델 배포를 도출할 때 배포 장치 를 GPU 로 설정할 수 있습니다.
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