"이미지 분류" 모듈을 사용하기¶
이 부분에서는 콘덴서 파이프 데이터 세트를 제공하여 ( 이 링크를 클릭하여 다운로드 하십시오. ) "이미지 분류" 모듈을 사용하여 모델을 훈련시켜 예제 프로젝트처럼 부품의 앞면과 뒷면을 구분할 수 있도록 사용자를 안내합니다.
새로운 프로젝트를 만들고 "이미지 분류" 모듈을 추가하기 : 소프트웨어를 열어 메인 인터페이스 왼쪽에 있는 새로운 프로젝트 버튼을 클릭하고 프로젝트 경로를 선택하며 프로젝트 이름을 입력하여 새로운 프로젝트를 만듭니다. 다음으로 화면 오른쪽 상단에 있는 아이콘을 클릭하여 "이미지 분류" 모듈을 선택하십시오.
부품의 앞면과 뒷면의 이미지 데이터 세트를 도입하기 : 다운로드한 데이터 세트 압축 패키지의 압축을 풀고 왼쪽 상단의 도입 버튼을 클릭하며 폴더 를 선택하여 다운로드한 이미지 데이터 세트를 도입합니다.
ROI 설정 : 창 왼쪽에 있는 ROI 도구 버튼을 클릭하여 이미지에서 전체 콘덴서 파이프를 ROI로 선택하고 왼쪽 상단에 있는 응용 버튼을 클릭하여 사용을 확인합니다. ROI를 설정하는 목적은 불필요한 배경 정보의 간섭을 줄이는 것입니다.
레이블을 추가하기 : 물체의 이름이나 특징에 따라 해당 레이블을 추가합니다.여기서 작업물의 앞면과 뒷면을 구분할 필요가 있으므로 이름은 앞면(front)과 뒷면(back)을 따서 직접 명명됩니다.
이미지 레이블링 : 이미지 왼쪽에 있는 레이블링 도구 표시줄에서 필요한 도구를 선택하여 레이블링을 할 수 있으며 여러 이미지를 동시에 선택할 수 있습니다. 레이블의 일치성을 보장하는 것이 중요하며 이미지의 뒷면에 앞면이라는 레이블을 저징하면 안 됩니다.
훈련 세트와 검증 세크를 분할하기 : 기본적으로 소프트웨어는 데이터 세트의 80%를 훈련 세트로, 20%를 검증 세트로 나눕니다. 알고리즘 모듈이 훈련 과정에서 모든 유형의 이미지의 특성을 학습하고 모든 유형의 이미지를 검증할 수 있도록 훈련 세트와 검증 세트 모두 모든 유형 의 이미지를 포함해야 합니다. 기본적으로 분할된 데이터 세트가 이 조건을 충족하지 않는 경우 를 클릭하고 슬라이더를 드래그하여 수동으로 조정할 수 있습니다.
모델 훈련 : 기본적인 파라미터 설정을 사용하며 훈련 버튼을 클릭하면 모델 훈련 과정을 시작할 수 있습니다.
모델 검증 : 훈련이 끝나면 검증 버튼을 클릭하면 검증을 시작하여 모델의 식별 효과를 확인할 수 있습니다.
모델 도출 : 모델을 도출하기 버튼을 클릭하고 저장 경로를 선택하면 model.dlkpack 모델을 프로젝트 폴더로 도출할 수 있습니다. 사용자가 실제 수요에 따라 모델을 배포할 수 있습니다.