첫 모델 훈련을 시작하기

"결함 세그먼테이션" 모듈을 예시로 딥 러닝 모델을 신속하게 훈련하는 방법을 소개하겠습니다. 데이터는 네트워크 포트의 이미지 데이터 세트에서 수집됩니다.

사전 준비

훈련 프로세스

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  1. 새로운 프로젝트 : 메인 인터페이스에 있는 새로운 프로젝트 버튼을 클릭하고 프로젝트 경로를 선택하며 프로젝트 명칭을 입력하여 새 프로젝트를 구축합니다.

    ../_images/new_project.png

  2. "결함 세그먼테이션" 모듈 추가 : 화면 오른쪽에 있는 icon_create 를 클릭하여 모듈을 추가하고 결함 세그먼테이션 을 선택한 다음에 확인하십시오.

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  3. 이미지 도입 : 왼쪽 상단에 있는 도입 버튼을 클릭하여 폴더 를 선택한 후 준비한 이미지 데이터 세트를 도입하십시오.

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  4. 이미지 레이블링 : 이 예시에서 사용자가 데이터 세트의 OK 이미지와 네트워크 포트의 골든 핑거의 굽힘 및 골절 결함을 포함하는 NG 이미지를 레이블링해야 합니다.

    ../_images/ok_defect_features.png

    NG 이미지인 경우 이미지 왼쪽 툴바에 있는 icon_tool 를 마우스 왼쪽 버튼으로 길게 누르거나 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하여 결함의 모양에 근거하여 올바른 레이블링 도구를 선택해 이미지 속의 모든 결함 영역을 레이블링합니다. icon_eraser 를 클릭하면 지우개로 레이블링한 결함 영역을 지울 수 있습니다.

    ../_images/label_data.png

    OK 이미지인 경우 왼쪽 이미지 리스트에서 결함이 없는 이미지를 선택하고 마우스 오른쪽 버튼으로 OK로 설정하기 를 선택하세요. 훈련 세트에 OK 이미지가 반드시 포함되어야 합니다.

    ../_images/label_ok.png

  5. 모델 훈련 : 인터페이스 오른쪽에서 훈련 패널 하단에 있는 훈련 을 클릭하여 모델을 훈련합니다.

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  6. 모델 검증 : 모델 훈련이 끝난 후 검증 을 클릭하여 모델을 검증하고 효과를 볼 수 있습니다.

    ../_images/result_verification.png

  7. 모델 도출 : 훈련 패널에서 모델을 도출하기 를 클릭하여 파일 경로를 선택한 다음에 모델을 지정된 폴더에 도출할 수 있습니다. 모델 파일의 포맷은 model.dlkpack이고 사용자가 구체적인 수요에 따라 모델을 배포할 수 있습니다.

    ../_images/model_files.png