Set 생성 및 편집

이미지의 데이터베이스를 구축하고 나면, 이미지 샘플 Set를 이용해 이를 정리할 수 있습니다. 이미지들을 이미지 샘플 Set로 구축하는 것은 도구를 트레이닝할 때 필수적인 작업은 아닙니다. 하지만 더 편리한 트레이닝을 위해 이를 권장합니다.

 

이미지 샘플 Set 생성

이미지 Set을 생성하려면, 다음을 실행하십시오.

1. View Browser에서, 이미지 샘플 Set에 포함하고자 하는 것을 필터링합니다.

2. N 뷰 작업 메뉴에서 'Set에 샘플 추가'를 선택합니다.

   

3. Set에 샘플 추가' 대화 상자에서, 이미지 Set에 "Train- Line1(04092019)"처럼 서술적 이름을 입력합니다.

   

4. 새로운 Set가 데이터베이스 개요에 표시될 것입니다.

   

5. Set 위로 마우스를 가져가면 Set의 컬러 코드와 이름을 수정할 수 있습니다.

   

   

 

이미지 샘플 Set 필터링 또는 정렬

이미지 샘플 Set는 필터링과 정렬도 가능합니다. 예를 들어, 이미지 샘플 Set의 모든 이미지를 점수 순서로 보고 싶다면, 데이터베이스 개요에서 원하는 이미지 샘플 Set를 두 번 클릭한 후, 정렬 필드를 이용해 Set의 이미지 샘플을 정렬하면 됩니다.

 

기존 이미지 샘플 Set에 이미지 추가

뷰 브라우저에서 마우스 우클릭하거나 이미지 디스플레이 영역에서 마우스 우클릭하여 기존의 이미지 Set에 이미지를 추가할 수 있습니다.

 

이미지 샘플 Set을 트레이닝 Set 및 테스트 Set로 이용

이미지 샘플 Set가 구성되면, 이를 Deep Learning 도구의 트레이닝 및 테스트에 이용할 수 있어, 배포 전에 도구의 성능을 검증할 수 있습니다.

 

1. 수집된 이미지 데이터베이스에서 트레이닝 이미지 샘플 Set를 생성하십시오.
2. 별도의 Set를 테스트 이미지 샘플 Set로 생성하십시오.
3. 트레이닝 및 테스트 이미지 샘플 Set의 모든 이미지/뷰에 라벨을 지정하십시오.
4. 트레이닝 Set' 대화 상자에서, 트레이닝 이미지 샘플 Set를 선택하고 도구를 트레이닝하십시오.
5. 데이터베이스 개요'에서, 테스트 이미지 샘플 Set를 두 번 클릭하여 View Browser로 로드하십시오.
6. N 뷰 작업 메뉴에서 마킹 삭제를 선택하십시오.
7. 이미지를 프로세싱하십시오.

8. 테스트 이미지 Set의 통계량이 '데이터베이스 개요'에 표시됩니다.

   Note: 또는, '데이터베이스 개요'의 필터를 이용해 이미지 샘플 Set를 로드하고 프로세싱할 수도 있습니다.