컴퓨터 비전 프로젝트의 주요 단계 이해

소개

컴퓨터 비전은 컴퓨터가 인간처럼 세상을 보고 이해하도록 돕는 인공 지능(AI)의 하위 분야입니다. 이미지나 비디오를 처리 및 분석하여 정보를 추출하고, 패턴을 인식하며, 해당 데이터를 기반으로 의사 결정을 내립니다.

참고: 방법 컴퓨터 비전 프로젝트 | 단계별 가이드

객체 감지, 이미지 분류 및 인스턴스 분할과 같은 컴퓨터 비전 기술은 자율 주행에서 의료 영상에 이르기까지 다양한 산업 분야에 적용되어 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

자체 컴퓨터 비전 프로젝트를 진행하는 것은 컴퓨터 비전에 대해 더 많이 이해하고 배울 수 있는 좋은 방법입니다. 그러나 컴퓨터 비전 프로젝트는 여러 단계로 구성될 수 있으며 처음에는 혼란스러울 수 있습니다. 이 가이드가 끝나면 컴퓨터 비전 프로젝트에 관련된 단계에 익숙해질 것입니다. 프로젝트의 처음부터 끝까지 모든 단계를 거치면서 각 부분이 왜 중요한지 설명합니다. 시작하여 컴퓨터 비전 프로젝트를 성공적으로 만들어 봅시다!

컴퓨터 비전 프로젝트 개요

컴퓨터 비전 프로젝트와 관련된 각 단계의 세부 사항을 논의하기 전에 전체 프로세스를 살펴보겠습니다. 오늘 컴퓨터 비전 프로젝트를 시작했다면 다음 단계를 수행합니다.

• 가장 우선적으로 프로젝트 요구 사항을 파악해야 합니다.
• 다음으로 모델 훈련에 도움이 될 이미지를 수집하고 정확하게 레이블을 지정합니다.
• 다음으로, 데이터를 정리하고 증강 기법을 적용하여 모델 학습을 준비합니다.
• 모델 훈련 후 다양한 조건에서 일관되게 작동하는지 확인하기 위해 모델을 철저히 테스트하고 평가해야 합니다.
• 마지막으로, 모델을 실제 환경에 배포하고 새로운 통찰력과 피드백을 기반으로 업데이트합니다.

이제 무엇을 기대해야 하는지 알았으므로 바로 단계로 들어가 프로젝트를 진행해 보겠습니다.

1단계: 프로젝트 목표 정의

컴퓨터 비전 프로젝트의 첫 번째 단계는 해결하려는 문제를 명확하게 정의하는 것입니다. 최종 목표를 알면 솔루션 구축을 시작하는 데 도움이 됩니다. 이는 프로젝트의 목표가 집중해야 하는 컴퓨터 비전 작업에 직접적인 영향을 미치기 때문에 컴퓨터 비전의 경우 특히 그렇습니다.

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: 객체 감지는 여러 차량을 효율적으로 찾고 식별하므로 교통 모니터링에 이상적입니다. 이 작업에 불필요한 세부 정보를 제공하는 이미지 분할보다 계산 요구 사항이 적어 더 빠르고 실시간 분석이 가능합니다.

• 목표: 의료 영상 스캔에서 종양의 정확한 픽셀 수준 윤곽선을 제공하여 방사선 전문의를 지원하는 도구를 개발합니다.

  • 컴퓨터 비전 작업: 이미지 분할은 크기, 모양 및 치료 계획 평가에 중요한 종양의 정확하고 자세한 경계를 제공하므로 의료 영상에 적합합니다.

• 목표: 조직 효율성 및 문서 검색을 개선하기 위해 다양한 문서(예: 송장, 영수증, 법률 서류)를 분류하는 디지털 시스템을 만듭니다.

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

1.5단계: 올바른 모델 및 학습 접근 방식 선택

프로젝트 목표와 적합한 컴퓨터 비전 작업을 이해한 후 프로젝트 목표를 정의하는 데 필수적인 부분은 올바른 모델 선택 및 학습 접근 방식입니다.

목표에 따라 2단계에서 수집할 수 있는 데이터 종류를 확인한 후 모델을 선택하거나, 먼저 모델을 선택할 수 있습니다. 예를 들어 프로젝트가 특정 유형의 데이터 가용성에 크게 의존하는 경우, 모델을 선택하기 전에 먼저 데이터를 수집하고 분석하는 것이 더 실용적일 수 있습니다. 반면에 모델 요구 사항을 명확히 이해하고 있다면 먼저 모델을 선택한 다음 해당 사양에 맞는 데이터를 수집할 수 있습니다.

처음부터 학습할지 아니면 전이 학습을 사용할지 선택하는 것은 데이터 준비 방식에 영향을 미칩니다. 처음부터 학습하려면 모델의 이해도를 처음부터 구축하기 위한 다양한 데이터 세트가 필요합니다. 반면에 전이 학습을 사용하면 미리 학습된 모델을 사용하여 더 작고 구체적인 데이터 세트로 조정할 수 있습니다. 또한 학습할 특정 모델을 선택하면 모델의 특정 요구 사항에 따라 이미지 크기 조정 또는 주석 추가와 같이 데이터를 준비해야 하는 방식이 결정됩니다.

참고: 모델을 선택할 때는 호환성 및 성능을 보장하기 위해 배포를 고려하십시오. 예를 들어, 경량 모델은 리소스가 제한된 장치에서 효율적이므로 에지 컴퓨팅에 적합합니다. 프로젝트 정의와 관련된 핵심 사항에 대해 자세히 알아보려면 프로젝트 목표를 정의하고 올바른 모델을 선택하는 방법에 대한 가이드를 참조하십시오.

컴퓨터 비전 프로젝트의 실무에 들어가기 전에 이러한 세부 사항을 명확하게 이해하는 것이 중요합니다. 2단계로 넘어가기 전에 다음 사항을 고려했는지 다시 확인하십시오.

• 해결하려는 문제를 명확하게 정의하십시오.
• 프로젝트의 최종 목표를 결정합니다.
• 필요한 특정 컴퓨터 비전 작업(예: 객체 감지, 이미지 분류, 이미지 분할)을 식별합니다.
• 모델을 처음부터 학습할지 또는 전이 학습을 사용할지 결정합니다.
• 작업 및 배포 요구 사항에 적합한 모델을 선택하십시오.

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 데이터 세트를 다운로드할 수 있는 훌륭한 리소스입니다. Google Dataset Search Engine, UC Irvine Machine Learning Repository 및 Kaggle Datasets.

Ultralytics와 같은 일부 라이브러리는 다양한 데이터 세트에 대한 기본 지원을 제공하므로 고품질 데이터로 쉽게 시작할 수 있습니다. 이러한 라이브러리에는 인기 있는 데이터 세트를 원활하게 사용하는 데 필요한 유틸리티가 포함되어 있는 경우가 많으므로 프로젝트 초기 단계에서 많은 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.

그러나 이미지를 직접 수집하거나 촬영하는 경우, 데이터에 어노테이션을 달아야 합니다. 데이터 어노테이션은 모델에 지식을 전달하기 위해 데이터에 레이블을 지정하는 프로세스입니다. 사용할 데이터 어노테이션 유형은 특정 컴퓨터 비전 기술에 따라 다릅니다. 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

• 이미지 분류: 전체 이미지를 단일 클래스로 레이블링합니다.
• 객체 탐지: 이미지 내 각 객체 주위에 경계 상자를 그리고 각 상자에 레이블을 지정합니다.
• 이미지 분할: 이미지의 각 픽셀을 해당 픽셀이 속한 객체에 따라 레이블을 지정하여 자세한 객체 경계를 만듭니다.

데이터 수집 및 주석은 시간이 많이 소요되는 수동 작업일 수 있습니다. 주석 도구는 이 프로세스를 더 쉽게 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 유용한 오픈 주석 도구는 LabeI Studio, CVAT 및 Labelme입니다.

3단계: 데이터 증강 및 데이터세트 분할

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

데이터를 분할하는 방법은 다음과 같습니다.

• 학습 세트: 일반적으로 전체 데이터의 70-80%를 차지하며 모델을 학습하는 데 사용되는 가장 큰 부분입니다.
• 검증 세트: 일반적으로 데이터의 약 10-15%를 차지합니다. 이 세트는 하이퍼파라미터를 조정하고 훈련 중에 모델을 검증하여 과적합을 방지하는 데 사용됩니다.
• 테스트 세트: 나머지 데이터의 10~15%는 테스트 세트로 따로 보관됩니다. 학습이 완료된 후 보지 못한 데이터에 대한 모델의 성능을 평가하는 데 사용됩니다.

데이터를 분할한 후, 이미지 회전, 크기 조정, 뒤집기 등의 변환을 적용하여 데이터 증강을 수행하여 데이터 세트의 크기를 인위적으로 늘릴 수 있습니다. 데이터 증강은 모델이 다양한 변화에 더 강력하게 대처하도록 하고, 보이지 않는 이미지에 대한 성능을 향상시킵니다.

OpenCV, Albumentations 및 TensorFlow와 같은 라이브러리는 사용할 수 있는 유연한 증강 기능을 제공합니다. 또한 Ultralytics와 같은 일부 라이브러리에는 프로세스를 단순화하는 모델 훈련 기능 내에 기본 제공 증강 설정이 있습니다.

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

데이터를 적절히 이해하고, 분할하고, 증강함으로써 실제 애플리케이션에서 잘 작동하는 훈련, 검증 및 테스트를 거친 모델을 개발할 수 있습니다.

4단계: 모델 학습

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

먼저, 환경이 올바르게 구성되었는지 확인해야 합니다. 일반적으로 다음이 포함됩니다.

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

다음으로 훈련 및 검증 데이터 세트를 환경에 로드할 수 있습니다. 크기 조정, 형식 변환 또는 증강을 통해 데이터를 정규화하고 전처리합니다. 모델을 선택한 후 레이어를 구성하고 하이퍼파라미터를 지정합니다. 손실 함수, 옵티마이저 및 성능 지표를 설정하여 모델을 컴파일합니다.

Ultralytics와 같은 라이브러리는 학습 프로세스를 간소화합니다. 최소한의 코드로 모델에 데이터를 공급하여 학습을 시작할 수 있습니다. 이러한 라이브러리는 가중치 조정, 역전파 및 유효성 검사를 자동으로 처리합니다. 또한 진행 상황을 모니터링하고 하이퍼파라미터를 쉽게 조정할 수 있는 도구를 제공합니다. 학습 후 몇 가지 명령으로 모델과 가중치를 저장합니다.

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

5단계: 모델 평가 및 모델 미세 조정

다양한 지표를 사용하여 모델의 성능을 평가하고 정확도를 향상시키기 위해 개선하는 것이 중요합니다. 평가는 모델이 뛰어난 부분과 개선이 필요한 부분을 식별하는 데 도움이 됩니다. 미세 조정은 가능한 최상의 성능을 위해 모델이 최적화되도록 합니다.

• 성능 지표: 정확도, 정밀도, 재현율 및 F1-점수와 같은 지표를 사용하여 모델의 성능을 평가합니다. 이러한 지표는 모델이 예측을 얼마나 잘 수행하는지에 대한 통찰력을 제공합니다.
• 하이퍼파라미터 튜닝: 모델 성능을 최적화하기 위해 하이퍼파라미터를 조정합니다. 그리드 검색 또는 랜덤 검색과 같은 기술은 최적의 하이퍼파라미터 값을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 미세 조정: 모델 아키텍처 또는 학습 프로세스를 약간 조정하여 성능을 향상시킵니다. 여기에는 학습률, 배치 크기 또는 기타 모델 파라미터를 조정하는 것이 포함될 수 있습니다.

모델 평가 및 미세 조정 기술에 대한 더 자세한 내용은 모델 평가 인사이트 가이드를 확인하십시오.

6단계: 모델 테스트

이 단계에서는 모델이 완전히 보이지 않는 데이터에서 제대로 작동하는지 확인하여 배포 준비 상태를 확인할 수 있습니다. 모델 테스트와 모델 평가의 차이점은 반복적으로 개선하기보다는 최종 모델의 성능을 검증하는 데 중점을 둔다는 것입니다.

발생할 수 있는 일반적인 문제를 철저히 테스트하고 디버깅하는 것이 중요합니다. 학습 또는 유효성 검사에 사용되지 않은 별도의 테스트 데이터 세트에서 모델을 테스트하십시오. 이 데이터 세트는 실제 시나리오를 나타내어 모델의 성능이 일관되고 안정적인지 확인해야 합니다.

또한 과적합, 과소적합 및 데이터 유출과 같은 일반적인 문제를 해결하십시오. 교차 검증 및 이상 감지와 같은 기술을 사용하여 이러한 문제를 식별하고 수정하십시오. 포괄적인 테스트 전략은 모델 테스트 가이드를 참조하십시오.

7단계: 모델 배포

모델을 철저히 테스트한 후에는 배포할 차례입니다. 모델 배포는 모델을 프로덕션 환경에서 사용할 수 있도록 하는 것을 의미합니다. 다음은 컴퓨터 비전 모델을 배포하는 단계입니다.

• 환경 설정: 클라우드 기반(AWS, Google Cloud, Azure)이든 에지 기반(로컬 장치, IoT)이든 선택한 배포 옵션에 필요한 인프라를 구성합니다.
• 모델 내보내기: 배포 플랫폼과의 호환성을 보장하기 위해 모델을 적절한 형식(예: YOLO11의 경우 ONNX, TensorRT, CoreML)으로 내보냅니다.
• 모델 배포: API 또는 엔드포인트를 설정하고 애플리케이션과 통합하여 모델을 배포합니다.
• 확장성 보장: 로드 밸런서, 자동 확장 그룹 및 모니터링 도구를 구현하여 리소스를 관리하고 증가하는 데이터 및 사용자 요청을 처리합니다.

배포 전략 및 모범 사례에 대한 자세한 지침은 모델 배포 사례 가이드를 확인하십시오.

8단계: 모니터링, 유지 관리 및 문서화

모델이 배포되면 성능을 지속적으로 모니터링하고, 문제를 처리할 수 있도록 유지 관리하며, 향후 참조 및 개선을 위해 전체 프로세스를 문서화하는 것이 중요합니다.

모니터링 도구를 사용하면 주요 성능 지표(KPI)를 추적하고 이상 징후 또는 정확도 저하를 감지하는 데 도움이 됩니다. 모델을 모니터링함으로써 입력 데이터의 변화로 인해 시간이 지남에 따라 모델 성능이 저하되는 모델 드리프트를 인지할 수 있습니다. 정확성과 관련성을 유지하기 위해 업데이트된 데이터로 모델을 주기적으로 재학습시키세요.

모니터링 및 유지 관리 외에도 문서화도 중요합니다. 모델 아키텍처, 학습 절차, 하이퍼파라미터, 데이터 전처리 단계, 배포 및 유지 관리 중에 이루어진 모든 변경 사항을 포함하여 전체 프로세스를 철저히 문서화하십시오. 훌륭한 문서는 재현성을 보장하고 향후 업데이트 또는 문제 해결을 더 쉽게 만듭니다. 모델을 효과적으로 모니터링, 유지 관리 및 문서화함으로써 수명 주기 동안 정확하고 안정적이며 관리하기 쉬운 상태를 유지할 수 있습니다.

커뮤니티와 소통

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

커뮤니티 리소스

• GitHub Issues: YOLO11 GitHub 저장소를 확인하고 Issues 탭을 사용하여 질문, 버그 보고 및 새로운 기능 제안을 할 수 있습니다. 활발한 커뮤니티와 관리자가 특정 문제에 대해 도움을 드릴 것입니다.
• Ultralytics Discord 서버: Ultralytics Discord 서버에 참여하여 다른 사용자 및 개발자와 교류하고, 지원을 받고, 정보를 공유하세요.

공식 문서

• Ultralytics YOLO11 문서: 다양한 컴퓨터 비전 작업 및 프로젝트에 대한 유용한 팁과 자세한 가이드는 공식 YOLO11 문서를 살펴보세요.

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

오늘 컴퓨터 비전 프로젝트를 시작하십시오!

컴퓨터 비전 프로젝트를 시작하는 것은 흥미롭고 보람 있는 일이 될 수 있습니다. 이 가이드의 단계를 따르면 성공을 위한 견고한 기반을 구축할 수 있습니다. 각 단계는 목표를 충족하고 실제 시나리오에서 잘 작동하는 솔루션을 개발하는 데 매우 중요합니다. 경험을 쌓으면서 프로젝트를 개선하기 위한 고급 기술과 도구를 발견하게 될 것입니다. 계속 호기심을 갖고, 계속 배우고, 새로운 방법과 혁신을 탐구하십시오!

FAQ

프로젝트에 적합한 컴퓨터 비전 작업을 어떻게 선택합니까?

올바른 컴퓨터 비전 작업을 선택하는 것은 프로젝트의 최종 목표에 따라 달라집니다. 예를 들어 트래픽을 모니터링하려는 경우 실시간으로 여러 차량 유형을 찾고 식별할 수 있으므로 객체 감지가 적합합니다. 의료 영상의 경우 이미지 분할은 종양의 자세한 경계를 제공하여 진단 및 치료 계획을 지원하는 데 이상적입니다. 객체 감지, 이미지 분류 및 인스턴스 분할과 같은 특정 작업에 대해 자세히 알아보십시오.

컴퓨터 비전 프로젝트에서 데이터 어노테이션이 중요한 이유는 무엇인가요?

데이터 어노테이션은 모델이 패턴을 인식하도록 가르치는 데 매우 중요합니다. 어노테이션 유형은 작업에 따라 다릅니다.

• 이미지 분류: 전체 이미지가 단일 클래스로 레이블링됩니다.
• 객체 탐지: 객체 주위에 그려진 경계 상자입니다.
• 이미지 분할: 각 픽셀은 해당 픽셀이 속한 객체에 따라 레이블링됩니다.

Label Studio, CVAT 및 Labelme와 같은 도구가 이 프로세스를 지원할 수 있습니다. 자세한 내용은 데이터 수집 및 주석 가이드를 참조하십시오.

데이터 세트를 효과적으로 증강하고 분할하려면 어떤 단계를 따라야 합니까?

증강 전에 데이터 세트를 분할하면 원본, 변경되지 않은 데이터에 대한 모델 성능을 검증하는 데 도움이 됩니다. 다음 단계를 따르세요:

• 학습 세트: 데이터의 70-80%.
• 검증 세트: 하이퍼파라미터 튜닝을 위해 10-15%가 사용됩니다.
• 테스트 세트: 최종 평가를 위해 10-15%가 남았습니다.

분할 후 회전, 스케일링 및 뒤집기와 같은 데이터 증강 기술을 적용하여 데이터 세트 다양성을 높입니다. Albumentations 및 OpenCV와 같은 라이브러리가 도움이 될 수 있습니다. Ultralytics는 또한 편의를 위해 기본 제공 증강 설정을 제공합니다.

배포를 위해 훈련된 컴퓨터 비전 모델을 어떻게 내보낼 수 있습니까?

모델을 내보내면 다양한 배포 플랫폼과의 호환성이 보장됩니다. Ultralytics는 ONNX, TensorRT 및 CoreML을 포함한 다양한 형식을 제공합니다. YOLO11 모델을 내보내려면 다음 가이드를 따르십시오.

• 다음을 사용하여 export 원하는 형식 파라미터가 있는 함수입니다.
• 내보낸 모델이 배포 환경(예: 에지 장치, 클라우드)의 사양에 맞는지 확인하십시오.

자세한 내용은 모델 내보내기 가이드를 확인하십시오.

배포된 컴퓨터 비전 모델을 모니터링하고 유지 관리하기 위한 최상의 방법은 무엇인가요?

모델의 장기적인 성공을 위해서는 지속적인 모니터링과 유지 관리가 필수적입니다. 핵심 성과 지표(KPI)를 추적하고 이상 징후를 감지하는 도구를 구현하십시오. 모델 드리프트에 대응하기 위해 업데이트된 데이터로 모델을 정기적으로 재학습시키십시오. 재현성과 향후 업데이트의 용이성을 보장하기 위해 모델 아키텍처, 하이퍼파라미터 및 변경 사항을 포함한 전체 프로세스를 문서화하십시오. 자세한 내용은 모니터링 및 유지 관리 가이드에서 확인하십시오.

📅 1년 전에 생성됨 ✏️ 2개월 전에 업데이트됨

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