컴퓨터 비전 프로젝트의 주요 단계 이해하기

소개

컴퓨터 비전은 컴퓨터가 인간처럼 세상을 보고 이해할 수 있도록 돕는 인공지능(AI)의 하위 분야입니다. 이미지나 동영상을 처리하고 분석하여 정보를 추출하고 패턴을 인식하며 해당 데이터를 기반으로 의사 결정을 내립니다.

객체 감지, 이미지 분류, 인스턴스 분할과 같은 컴퓨터 비전 기술은 자율 주행부터 의료 영상에 이르기까지 다양한 산업 분야에 적용되어 가치 있는 인사이트를 얻을 수 있습니다.

Working on your own computer vision projects is a great way to understand and learn more about computer vision. However, a computer vision project can consist of many steps, and it might seem confusing at first. By the end of this guide, you'll be familiar with the steps involved in a computer vision project. We'll walk through everything from the beginning to the end of a project, explaining why each part is important. Let's get started and make your computer vision project a success!

컴퓨터 비전 프로젝트 개요

Before discussing the details of each step involved in a computer vision project, let's look at the overall process. If you started a computer vision project today, you'd take the following steps:

• Your first priority would be to understand your project's requirements.
• Then, you'd collect and accurately label the images that will help train your model.
• Next, you'd clean your data and apply augmentation techniques to prepare it for model training.
• After model training, you'd thoroughly test and evaluate your model to make sure it performs consistently under different conditions.
• Finally, you'd deploy your model into the real world and update it based on new insights and feedback.

이제 무엇을 기대해야 하는지 알았으니, 바로 단계별로 들어가서 프로젝트를 진행해보겠습니다.

Step 1: Defining Your Project's Goals

The first step in any computer vision project is clearly defining the problem you're trying to solve. Knowing the end goal helps you start to build a solution. This is especially true when it comes to computer vision because your project's objective will directly affect which computer vision task you need to focus on.

다음은 프로젝트 목표와 이러한 목표를 달성하는 데 사용할 수 있는 컴퓨터 비전 작업의 몇 가지 예입니다:

• 목표: 고속도로에서 다양한 차량 유형의 흐름을 모니터링하고 관리하여 교통 관리 및 안전을 개선할 수 있는 시스템을 개발합니다.

  • 컴퓨터 비전 작업: 물체 감지는 여러 대의 차량을 효율적으로 찾아 식별하기 때문에 교통 모니터링에 이상적입니다. 이 작업에 불필요한 세부 정보를 제공하는 이미지 분할보다 계산 부담이 적기 때문에 더 빠른 실시간 분석을 보장합니다.

• 목표: 의료 영상 스캔에서 종양의 정확한 픽셀 수준 윤곽을 제공하여 방사선과 의사를 보조하는 도구를 개발합니다.

  • 컴퓨터 비전 작업: 이미지 분할은 크기, 모양 및 치료 계획을 평가하는 데 중요한 종양의 정확하고 상세한 경계를 제공하기 때문에 의료 영상에 적합합니다.

• 목표: 조직의 효율성과 문서 검색을 개선하기 위해 다양한 문서(예: 송장, 영수증, 법률 서류)를 분류하는 디지털 시스템을 구축합니다.

  • 컴퓨터 비전 작업: 이미지 분류는 이미지에서 문서의 위치를 고려할 필요 없이 한 번에 하나의 문서를 처리하기 때문에 이상적입니다. 이 접근 방식은 분류 프로세스를 단순화하고 가속화합니다.

1.5단계: 적합한 모델 및 교육 접근 방식 선택하기

프로젝트 목표와 적합한 컴퓨터 비전 작업을 이해한 후 프로젝트 목표를 정의하는 데 있어 필수적인 부분은 올바른 모델과 교육 접근 방식을 선택하는 것입니다.

목표에 따라 먼저 모델을 선택하거나 2단계에서 어떤 데이터를 수집할 수 있는지 확인한 후에 모델을 선택할 수 있습니다. 예를 들어 프로젝트가 특정 유형의 데이터의 가용성에 크게 의존한다고 가정해 보겠습니다. 이 경우 모델을 선택하기 전에 먼저 데이터를 수집하고 분석하는 것이 더 실용적일 수 있습니다. 반면에 모델 요구 사항을 명확하게 이해하고 있다면 모델을 먼저 선택한 다음 해당 사양에 맞는 데이터를 수집할 수 있습니다.

Choosing between training from scratch or using transfer learning affects how you prepare your data. Training from scratch requires a diverse dataset to build the model's understanding from the ground up. Transfer learning, on the other hand, allows you to use a pre-trained model and adapt it with a smaller, more specific dataset. Also, choosing a specific model to train will determine how you need to prepare your data, such as resizing images or adding annotations, according to the model's specific requirements.

Note: When choosing a model, consider its deployment to ensure compatibility and performance. For example, lightweight models are ideal for edge computing due to their efficiency on resource-constrained devices. To learn more about the key points related to defining your project, read our guide on defining your project's goals and selecting the right model.

컴퓨터 비전 프로젝트의 실제 작업에 들어가기 전에 이러한 세부 사항을 명확하게 이해하는 것이 중요합니다. 2단계로 넘어가기 전에 다음 사항을 고려했는지 다시 한 번 확인하세요:

• Clearly define the problem you're trying to solve.
• 프로젝트의 최종 목표를 결정합니다.
• 필요한 특정 컴퓨터 비전 작업(예: 물체 감지, 이미지 분류, 이미지 분할)을 식별합니다.
• 모델을 처음부터 학습할지, 아니면 전이 학습을 사용할지 결정하세요.
• 작업 및 배포 요구 사항에 적합한 모델을 선택하세요.

2단계: 데이터 수집 및 데이터 어노테이션

컴퓨터 비전 모델의 품질은 데이터 세트의 품질에 따라 달라집니다. 인터넷에서 이미지를 수집하거나 직접 사진을 찍거나 기존 데이터 세트를 사용할 수 있습니다. 다음은 고품질 데이터세트를 다운로드할 수 있는 몇 가지 훌륭한 리소스입니다: Google 데이터 세트 검색 엔진, UC 어바인 머신 러닝 리포지토리, Kaggle 데이터 세트.

Ultralytics 와 같은 일부 라이브러리는 다양한 데이터셋을 기본적으로 지원하므로 고품질 데이터를 쉽게 시작할 수 있습니다. 이러한 라이브러리에는 인기 있는 데이터 집합을 원활하게 사용할 수 있는 유틸리티가 포함되어 있어 프로젝트 초기 단계에서 많은 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.

However, if you choose to collect images or take your own pictures, you'll need to annotate your data. Data annotation is the process of labeling your data to impart knowledge to your model. The type of data annotation you'll work with depends on your specific computer vision technique. Here are some examples:

• Image Classification: You'll label the entire image as a single class.
• Object Detection: You'll draw bounding boxes around each object in the image and label each box.
• Image Segmentation: You'll label each pixel in the image according to the object it belongs to, creating detailed object boundaries.

Data collection and annotation can be a time-consuming manual effort. Annotation tools can help make this process easier. Here are some useful open annotation tools: LabeI Studio, CVAT, and Labelme.

3단계: 데이터 증강 및 데이터 세트 분할

이미지 데이터를 수집하고 주석을 단 후에는 데이터 증강을 수행하기 전에 먼저 데이터 세트를 학습, 검증 및 테스트 세트로 분할하는 것이 중요합니다. 증강 전에 데이터 세트를 분할하는 것은 변경되지 않은 원본 데이터에서 모델을 테스트하고 검증하는 데 매우 중요합니다. 이는 모델이 보이지 않는 새로운 데이터에 얼마나 잘 일반화되는지 정확하게 평가하는 데 도움이 됩니다.

데이터를 분할하는 방법은 다음과 같습니다:

• 훈련 세트: 모델 학습에 사용되는 데이터의 가장 큰 부분으로, 일반적으로 전체의 70~80%에 해당합니다.
• 유효성 검사 세트: 일반적으로 데이터의 약 10~15%에 해당하는 이 세트는 학습 중에 하이퍼파라미터를 조정하고 모델을 검증하는 데 사용되며, 과적합을 방지하는 데 도움이 됩니다.
• 테스트 세트: 데이터의 나머지 10~15%는 테스트 세트로 따로 보관합니다. 학습이 완료된 후 보이지 않는 데이터에 대한 모델의 성능을 평가하는 데 사용됩니다.

데이터를 분할한 후 이미지 회전, 크기 조정, 뒤집기 등의 변환을 적용하여 데이터 세트의 크기를 인위적으로 늘리는 데이터 증강을 수행할 수 있습니다. 데이터 증강은 모델을 변형에 더욱 견고하게 만들고 보이지 않는 이미지에 대한 성능을 향상시킵니다.

OpenCV, Albumentations, TensorFlow 와 같은 라이브러리에서는 유연한 증강 기능을 사용할 수 있습니다. 또한 Ultralytics 와 같은 일부 라이브러리에는 모델 트레이닝 기능 내에 직접 증강 설정이 내장되어 있어 프로세스를 간소화할 수 있습니다.

데이터를 더 잘 이해하기 위해 Matplotlib 또는 Seaborn과 같은 도구를 사용해 이미지를 시각화하고 분포와 특성을 분석할 수 있습니다. 데이터를 시각화하면 패턴, 이상 징후, 증강 기술의 효과를 파악하는 데 도움이 됩니다. 시맨틱 검색, SQL 쿼리, 벡터 유사성 검색을 통해 컴퓨터 비전 데이터 세트를 탐색하는 도구인 Ultralytics Explorer를 사용할 수도 있습니다.

By properly understanding, splitting, and augmenting your data, you can develop a well-trained, validated, and tested model that performs well in real-world applications.

4단계: 모델 교육

데이터 세트가 학습할 준비가 되면 필요한 환경 설정, 데이터 세트 관리, 모델 학습에 집중할 수 있습니다.

First, you'll need to make sure your environment is configured correctly. Typically, this includes the following:

• 같은 필수 라이브러리 및 프레임워크 설치 TensorFlow, PyTorch, 또는 Ultralytics.
• GPU를 사용하는 경우 CUDA 및 cuDNN과 같은 라이브러리를 설치하면 GPU 가속을 활성화하고 학습 프로세스 속도를 높이는 데 도움이 됩니다.

그런 다음 트레이닝 및 검증 데이터 세트를 사용자 환경에 로드할 수 있습니다. 크기 조정, 형식 변환 또는 증강을 통해 데이터를 정규화하고 사전 처리합니다. 모델을 선택한 후 레이어를 구성하고 하이퍼파라미터를 지정합니다. 손실 함수, 최적화 도구 및 성능 지표를 설정하여 모델을 컴파일합니다.

Ultralytics 같은 라이브러리를 사용하면 학습 과정을 간소화할 수 있습니다. 최소한의 코딩으로 모델에 데이터를 입력하여 학습을 시작할 수 있습니다. 이러한 라이브러리는 가중치 조정, 역전파, 유효성 검사를 자동으로 처리합니다. 또한 진행 상황을 모니터링하고 하이퍼파라미터를 쉽게 조정할 수 있는 도구도 제공합니다. 훈련 후에는 몇 가지 명령으로 모델과 가중치를 저장하세요.

효율적인 교육을 위해서는 적절한 데이터 세트 관리가 필수적이라는 점을 명심해야 합니다. 데이터 세트에 버전 관리를 사용하여 변경 사항을 추적하고 재현성을 보장하세요. DVC(데이터 버전 관리)와 같은 도구는 대규모 데이터 세트를 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다.

5단계: 모델 평가 및 모델 미세 조정

It's important to assess your model's performance using various metrics and refine it to improve accuracy. Evaluating helps identify areas where the model excels and where it may need improvement. Fine-tuning ensures the model is optimized for the best possible performance.

• Performance Metrics: Use metrics like accuracy, precision, recall, and F1-score to evaluate your model's performance. These metrics provide insights into how well your model is making predictions.

• 하이퍼파라미터 조정: 하이퍼파라미터를 조정하여 모델 성능을 최적화할 수 있습니다. 그리드 검색 또는 무작위 검색과 같은 기술을 사용하면 최적의 하이퍼파라미터 값을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 미세 조정: 모델 아키텍처나 학습 프로세스를 약간 조정하여 성능을 향상시킬 수 있습니다. 여기에는 학습 속도, 배치 크기 또는 기타 모델 매개변수를 조정하는 작업이 포함될 수 있습니다.

6단계: 모델 테스트

이 단계에서는 모델이 완전히 보이지 않는 데이터에서도 잘 작동하는지 확인하여 배포할 준비가 되었는지 확인할 수 있습니다. 모델 테스트와 모델 평가의 차이점은 모델을 반복적으로 개선하는 것이 아니라 최종 모델의 성능을 검증하는 데 중점을 둔다는 점입니다.

발생할 수 있는 일반적인 문제를 철저히 테스트하고 디버그하는 것이 중요합니다. 학습 또는 유효성 검사 중에 사용하지 않은 별도의 테스트 데이터 세트에서 모델을 테스트하세요. 이 데이터 세트는 모델의 성능이 일관되고 신뢰할 수 있는지 확인하기 위해 실제 시나리오를 나타내야 합니다.

또한 과적합, 과소적합, 데이터 유출과 같은 일반적인 문제도 해결해야 합니다. 교차 검증 및 이상 징후 탐지와 같은 기술을 사용하여 이러한 문제를 식별하고 해결하세요.

7단계: 모델 배포

모델을 철저히 테스트했다면 이제 배포할 차례입니다. 배포에는 모델을 프로덕션 환경에서 사용할 수 있도록 만드는 작업이 포함됩니다. 컴퓨터 비전 모델을 배포하는 단계는 다음과 같습니다:

• 환경 설정하기: 클라우드 기반(AWS, Google Cloud, Azure)이든 에지 기반(로컬 디바이스, IoT)이든 선택한 배포 옵션에 필요한 인프라를 구성합니다.

• 모델 내보내기: 배포 플랫폼과의 호환성을 보장하기 위해 모델을 적절한 형식(예: ONNX, TensorRT, YOLOv8 의 경우 CoreML )으로 내보냅니다.

• 모델 배포하기: API 또는 엔드포인트를 설정하고 애플리케이션과 통합하여 모델을 배포합니다.
• 확장성 보장: 로드 밸런서, 자동 확장 그룹, 모니터링 도구를 구현하여 리소스를 관리하고 증가하는 데이터와 사용자 요청을 처리하세요.

8단계: 모니터링, 유지 관리 및 문서화

Once your model is deployed, it's important to continuously monitor its performance, maintain it to handle any issues, and document the entire process for future reference and improvements.

모니터링 도구를 사용하면 핵심 성과 지표(KPI)를 추적하고 이상 징후나 정확도 저하를 감지할 수 있습니다. 모델을 모니터링하면 입력 데이터의 변경으로 인해 시간이 지남에 따라 모델의 성능이 저하되는 모델 드리프트를 파악할 수 있습니다. 업데이트된 데이터로 모델을 주기적으로 재학습하여 정확도와 관련성을 유지하세요.

모니터링 및 유지 관리 외에도 문서화도 중요합니다. 모델 아키텍처, 학습 절차, 하이퍼파라미터, 데이터 전처리 단계, 배포 및 유지보수 중 변경 사항을 포함한 전체 프로세스를 철저히 문서화하세요. 문서화가 잘 되어 있으면 재현성이 보장되고 향후 업데이트나 문제 해결이 쉬워집니다. 모델을 효과적으로 모니터링, 유지 관리 및 문서화하면 수명 주기 동안 정확하고 신뢰할 수 있으며 관리하기 쉬운 상태를 유지할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

다음은 컴퓨터 비전 프로젝트 중에 발생할 수 있는 몇 가지 일반적인 질문입니다:

• Q1: 컴퓨터 비전 프로젝트를 시작할 때 이미 데이터 세트나 데이터가 있는 경우 단계가 어떻게 변경되나요?

  • A1: Starting with a pre-existing dataset or data affects the initial steps of your project. In Step 1, along with deciding the computer vision task and model, you'll also need to explore your dataset thoroughly. Understanding its quality, variety, and limitations will guide your choice of model and training approach. Your approach should align closely with the data's characteristics for more effective outcomes. Depending on your data or dataset, you may be able to skip Step 2 as well.

• Q2: I'm not sure what computer vision project to start my AI learning journey with.

  • A2: Check out our guides on Real-World Projects for inspiration and guidance.

• Q3: I don't want to train a model. I just want to try running a model on an image. How can I do that?

  • A3: 새 모델을 학습시키지 않고도 사전 학습된 모델을 사용하여 이미지에 대한 예측을 실행할 수 있습니다. 사전 학습된 YOLOv8 모델을 사용하여 이미지에 대한 예측을 수행하는 방법에 대한 지침은 YOLOv8 예측 문서 페이지를 참조하세요.

• Q4: 컴퓨터 비전 애플리케이션 및 YOLOv8 에 대한 자세한 문서와 업데이트는 어디에서 찾을 수 있나요?

  • A4: 컴퓨터 비전 애플리케이션과 YOLOv8 에 대한 자세한 기사, 업데이트 및 인사이트를 보려면 Ultralytics 블로그 페이지를 방문하세요. 이 블로그는 다양한 주제를 다루며 최신 정보를 얻고 프로젝트를 개선하는 데 도움이 되는 유용한 정보를 제공합니다.

커뮤니티와 소통하기

컴퓨터 비전 애호가 커뮤니티와 연결하면 컴퓨터 비전 프로젝트를 진행하는 동안 직면하는 모든 문제를 자신 있게 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다음은 효과적으로 배우고, 문제를 해결하고, 네트워크를 형성하는 몇 가지 방법입니다.

커뮤니티 리소스

• GitHub 이슈: YOLOv8 GitHub 리포지토리를 확인하고 이슈 탭을 사용하여 질문하고, 버그를 신고하고, 새로운 기능을 제안하세요. 활발한 커뮤니티와 관리자가 특정 문제에 대해 도움을 드릴 수 있습니다.
• Ultralytics 디스코드 서버: Ultralytics Discord 서버에 가입하여 다른 사용자 및 개발자와 소통하고, 지원을 받고, 인사이트를 공유하세요.

공식 문서

• Ultralytics YOLOv8 문서: 공식 문서( YOLOv8 )에서 다양한 컴퓨터 비전 작업 및 프로젝트에 대한 유용한 팁이 담긴 자세한 가이드를 확인하세요.

이러한 리소스를 사용하면 문제를 극복하고 컴퓨터 비전 커뮤니티의 최신 트렌드와 모범 사례를 최신 상태로 유지하는 데 도움이 됩니다.

오늘 컴퓨터 비전 프로젝트를 시작하세요!

컴퓨터 비전 프로젝트에 도전하는 것은 흥미롭고 보람찬 일이 될 수 있습니다. 이 가이드의 단계를 따르면 성공의 탄탄한 토대를 구축할 수 있습니다. 각 단계는 목표에 부합하고 실제 시나리오에서 잘 작동하는 솔루션을 개발하는 데 매우 중요합니다. 경험이 쌓이면서 프로젝트를 개선할 수 있는 고급 기술과 도구를 발견하게 될 것입니다. 호기심을 갖고 계속 배우며 새로운 방법과 혁신을 탐구하세요!

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