픽 포인트를 예측하기 V2
응용 시나리오
이 스텝은 일반적으로 무질서하게 쌓여있는 다양한 물체들을 분류하는 데 사용됩니다. 이 스텝은 스케일링된 뎁스 맵, 포인트 클라우드 및 ROI의 정보를 얻기 위해 2D ROI 내 이미지의 크기를 조정하기 후에 사용됩니다.
입력 및 출력
기본적으로 이 스텝에는 포트가 표시되지 않습니다. 스텝 파라미터 패널에서 피킹 구성 폴더의 경로를 설정하면 피킹 구성 폴더에 따라 입력 및 출력 포트가 생성됩니다.
예를 들어, 박스형 대상물의 피킹 구성 폴더를 설정하면, 이 스텝의 입출력은 아래 그림과 같습니다.
파라미터 설명
서버
- 서버 IP
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설명: 이 파라미터는 딥 러닝 서버의 IP 주소를 설정하는 데 사용됩니다.
기본값: 127.0.0.1
조절 제안: 이 파라미터는 실제 필요에 따라 설정해야 합니다.
- 서버 포트(1 ~ 65535)
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설명: 이 파라미터는 딥 러닝 서버의 포트 번호를 설정하는 데 사용됩니다.
기본값: 60054
값 범위: 60000~65535
조절 제안: 이 파라미터는 실제 필요에 따라 설정해야 합니다.
추론 설정
- 추론 모드
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설명 : 딥 러닝 추론을 선택하는 데 사용하는 모드입니다.
값 리스트: GPU, CPU
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GPU : GPU 추론으로 모델을 최적화한 다음 최적화된 모델을 추론하면 추론 속도가 빠릅니다. 모델을 처음으로 최적화하면 10 ~ 30 분이 소요됩니다.
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CPU: CPU를 사용하여 딥 러닝 모델 추론을 수행하며 GPU에 비해 추론 시간이 늘어나고 인식 정확도가 떨어집니다.
기본값: GPU
설명 : 추론 속도 : GPU> CPU. 추론 모드를 전환 한 후 딥 러닝 서버를 다시 시작해야 합니다.
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피킹 구성
- 피킹 구성 폴더의 경로
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설명: 이 파라미터는 피킹 구성 폴더가 저장되는 경로를 선택하는 데 사용됩니다. 피킹 구성 폴더의 경로를 설정한 후 스텝은 다른 폴더에 따라 다른 입력 및 출력 포트를 생성합니다.
조절 제안: 피킹 구성 폴더는 실제 필요에 따라 설정해야 합니다. 약 상자 시나리오에서 사용되는 피킹 구성 폴더는 아래와 같이 제공됩니다.
응용 시나리오 피킹 구성 폴더 획득 방식 파라미터 설명 약 상자
MedicineBox_Instance_3DSize_RGBSuction
피킹 구성 폴더는 솔루션 라이브러리의 "박스" 솔루션과 함께 다운로드할 수 있습니다.
피킹 구성 폴더에는 JSON 파일 2개와 model 폴더 1개가 있습니다. 딥 러닝 모델은 model 폴더에 저장됩니다. 경로를 추가할 때 상위 폴더만 사용하고 model 폴더로 선택할 필요가 없습니다. 그렇지 않으면 오류가 발생할 수 있습니다.
올바른 경로 예시: D:/ConfigurationFiles/MedicineBox_Instance_3DSize_RGBSuction