첫 번째 프로젝트 만들기

Step #3 - 카테고리 생성

프로젝트를 클릭하면, 프로젝트가 열립니다.
우선 이 AI 프로젝트를 통해 자동으로 찾고자 하는 사물의 카테고리를 생성해야 합니다.
카테고리를 추가하려면 인터페이스 왼쪽 상단에 있는 카테고리 패널에서 " "를 클릭하세요.
하나의 카테고리가 생성되면, 해당 카테고리의 이름을 바꿀 수 있습니다. 카테고리 패널에서 " "를 클릭하세요. 그리고 새로운 카테고리 이름을 입력하고 키보드의 "Enter" 키를 누르세요. (예를 들면, oiltank)

Step #4 -이미지 가져오기

Step #5 - 다각형 그리기

이미지 분할(객체 분할) 모델을 훈련하려면 분할하려는 객체를 다각형으로 표시해서, 인공지능 모델에 기억을 시켜야 합니다.
업로드 된 이미지를 선택하세요.
카테고리 창에서 카테고리를 선택하고 이미지 뷰어에서 '그리기 모드'를 클릭하여 개체 주위에 다각형 경계 그리기를 시작합니다. 이는 개체의 외부 선을 따라 적절한 간격으로 클릭하여 수행할 수 있습니다.
테두리를 그린 후 "Enter" 키를 눌러 그리기를 종료합니다.

이 인터페이스의 모든 기능에 대해 자세히 알아보려면 라벨링 도구 익히기를 참조하세요.

Step #7 - 모델 학습

데이터 세트 라벨링 후 다음 단계는 모델을 학습시키는 것입니다.
프로젝트 정보 위의 "2. RUN"을 클릭하면 모델 훈련 인터페이스가 표시됩니다.
프로젝트 정보 위 오른쪽 상단에 있는 Epochs 칸에 "20"을 입력합니다. 1 에포크는 1개의 학습 주기를 의미합니다.
훈련 데이터가 거의 없다면(예: 수백 개) 이 숫자를 줄여야 합니다. 그리고 훈련 데이터가 충분하다면(카테고리당 주석 4,000개 이상) 머신러닝 모델은 약 10번만 반복 훈련하는 것만으로도 작동합니다.
훈련을 시작하려면 "TRAIN"을 클릭하세요.
이 프로세스 동안 몇 가지 "처리 중" 및 "로드 중" 팝업 창이 표시되며, 클릭하여 사라지게 할 수 있습니다.
훈련 진행 상황을 보여주는 그래프가 나타납니다. 모든 훈련 주기가 끝날 때까지 기다리십시오. 또는 브라우저를 닫고 훈련이 완료된 후 DeepBlock.net으로 돌아오세요.

Final step - 모델을 시험해 보세요

축하드립니다. 첫 번째 AI 모델 훈련을 완료했습니다. 이제 예측 능력을 확인해 볼 차례입니다.
"EVALUATE(평가)" 모드에서 모델을 평가할 수 있지만, 직관적인 확인을 위해 새로운 이미지를 업로드하고, 모델의 탐지 결과를 확인해보겠습니다.
PREDICT 모드로 전환하려면 프로젝트 보기의 왼쪽 상단에 있는 "PREDICT" 탬을 클릭하세요.
테스트하려는 이미지 목록을 가져오려면 Threshold 패널 아래의 PREDICT 패널에서 ""를 클릭하세요.
그 이후, 프로젝트 보기의 오른쪽 상단에 있는 "PREDICT" 버튼을 클릭하세요.
분석 이후, 모델은 각 이미지에 대해 찾고자 하는 객체 주위에 다각형을 자동으로 생성합니다.
임계값을 조정하면 성능이 더욱 향상될 수 있습니다. 성능을 더 높이려면 딥블록에 문의하세요..

첫 번째 프로젝트를 만들어 보세요.