컴퓨터 비전 프로젝트의 주요 단계 이해하기

소개

Computer vision is a subfield of artificial intelligence (AI) that helps computers see and understand the world like humans do. It processes and analyzes images or videos to extract information, recognize patterns, and make decisions based on that data.

Watch: How to Do [Computer Vision](https://www.ultralytics.com/glossary/computer-vision-cv) Projects | A Step-by-Step Guide

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.

직접 컴퓨터 비전 프로젝트를 진행하는 것은 컴퓨터 비전에 대해 이해하고 더 많은 것을 배울 수 있는 좋은 방법입니다. 하지만 컴퓨터 비전 프로젝트는 여러 단계로 구성될 수 있으며 처음에는 혼란스러워 보일 수 있습니다. 이 가이드가 끝나면 컴퓨터 비전 프로젝트에 관련된 단계에 익숙해질 것입니다. 프로젝트의 시작부터 끝까지 모든 과정을 살펴보면서 각 단계가 중요한 이유를 설명해 드리겠습니다. 이제 시작해서 컴퓨터 비전 프로젝트를 성공으로 이끌어 보세요!

컴퓨터 비전 프로젝트 개요

컴퓨터 비전 프로젝트에 관련된 각 단계의 세부 사항을 논의하기 전에 전체 프로세스를 살펴봅시다. 오늘 컴퓨터 비전 프로젝트를 시작한다면 다음 단계를 수행하게 될 것입니다:

• 프로젝트의 요구 사항을 이해하는 것이 최우선 과제입니다.
• 그런 다음 모델 학습에 도움이 되는 이미지를 수집하고 정확하게 레이블을 지정합니다.
• 다음으로, 데이터를 정리하고 증강 기술을 적용하여 모델 학습을 준비합니다.
• 모델 훈련 후에는 모델을 철저히 테스트하고 평가하여 다양한 조건에서 일관되게 작동하는지 확인합니다.
• 마지막으로 모델을 실제 환경에 배포하고 새로운 인사이트와 피드백을 바탕으로 업데이트합니다.

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

1단계: 프로젝트의 목표 정의하기

컴퓨터 비전 프로젝트의 첫 번째 단계는 해결하고자 하는 문제를 명확하게 정의하는 것입니다. 최종 목표를 알면 솔루션 구축을 시작하는 데 도움이 됩니다. 프로젝트의 목표가 집중해야 할 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: 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 종양의 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.

  • Computer Vision Task: Image classification is ideal here as it handles one document at a time, without needing to consider the document's position in the image. This approach simplifies and accelerates the sorting process.

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:

• 해결하려는 문제를 명확하게 정의하세요.
• 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 및 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.

하지만 이미지를 수집하거나 직접 사진을 찍는 경우에는 데이터에 주석을 달아야 합니다. 데이터 주석은 모델에 지식을 전달하기 위해 데이터에 라벨을 붙이는 프로세스입니다. 작업할 데이터 주석의 유형은 특정 컴퓨터 비전 기술에 따라 다릅니다. 다음은 몇 가지 예시입니다:

• 이미지 분류: 전체 이미지에 단일 클래스로 레이블을 지정합니다.
• 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.

데이터 수집과 주석 달기는 시간이 많이 소요되는 수작업일 수 있습니다. 주석 도구를 사용하면 이 과정을 더 쉽게 진행할 수 있습니다. 다음은 유용한 개방형 주석 도구 몇 가지입니다: LabeI Studio, CVAT, Labelme.

Step 3: Data Augmentation and Splitting Your Dataset

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.
• Validation Set: Usually around 10-15% of your data; this set is used to tune hyperparameters and validate the model during training, helping to prevent overfitting.
• 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 후에는 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.

Libraries like OpenCV, Albumentations, and TensorFlow offer flexible augmentation functions that you can use. Additionally, some libraries, such as Ultralytics, have built-in augmentation settings directly within its model training function, simplifying the process.

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.

데이터를 제대로 이해하고, 분할하고, 보강하면 실제 애플리케이션에서 잘 작동하는 잘 훈련되고, 검증되고, 테스트된 모델을 개발할 수 있습니다.

4단계: 모델 교육

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

먼저 환경이 올바르게 구성되어 있는지 확인해야 합니다. 일반적으로 여기에는 다음이 포함됩니다:

• Installing essential libraries and frameworks like TensorFlow, PyTorch, or Ultralytics.
• GPU 를 사용하는 경우 CUDA 및 cuDNN과 같은 라이브러리를 설치하면 GPU 가속을 활성화하고 교육 프로세스의 속도를 높이는 데 도움이 됩니다.

Then, you can load your training and validation datasets into your environment. Normalize and preprocess the data through resizing, format conversion, or augmentation. With your model selected, configure the layers and specify hyperparameters. Compile the model by setting the loss function, optimizer, and performance metrics.

Libraries like Ultralytics simplify the training process. You can start training by feeding data into the model with minimal code. These libraries handle weight adjustments, backpropagation, and validation automatically. They also offer tools to monitor progress and adjust hyperparameters easily. After training, save the model and its weights with a few commands.

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.

Step 5: Model Evaluation and Model Finetuning

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.

• Fine-Tuning: Make small adjustments to the model architecture or training process to enhance performance. This might involve tweaking learning rates, batch sizes, or other model parameters.

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.

Also, address common problems such as overfitting, underfitting, and data leakage. Use techniques like cross-validation and anomaly detection to identify and fix these issues.

Step 7: Model Deployment

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.

• Exporting the Model: Export your model to the appropriate format (e.g., ONNX, TensorRT, CoreML for YOLO11) to ensure compatibility with your deployment platform.

• 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

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

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.

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 Issues: Check out the YOLO11 GitHub repository and use the Issues tab to ask questions, report bugs, and suggest new features. The active community and maintainers are there to help with specific issues.
• Ultralytics 디스코드 서버: Ultralytics Discord 서버에 가입하여 다른 사용자 및 개발자와 소통하고, 지원을 받고, 인사이트를 공유하세요.

공식 문서

• Ultralytics YOLO11 Documentation: Explore the official YOLO11 documentation for detailed guides with helpful tips on different computer vision tasks and projects.

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!

자주 묻는 질문

프로젝트에 적합한 컴퓨터 비전 작업을 선택하려면 어떻게 해야 하나요?

올바른 컴퓨터 비전 작업을 선택하는 것은 프로젝트의 최종 목표에 따라 달라집니다. 예를 들어, 교통 상황을 모니터링하려는 경우 여러 차량 유형을 실시간으로 찾아 식별할 수 있는 물체 감지가 적합합니다. 의료 영상에서는 이미지 분할을 통해 종양의 세부적인 경계를 파악하여 진단 및 치료 계획을 세우는 데 이상적입니다. 물체 감지, 이미지 분류, 인스턴스 분할과 같은 특정 작업에 대해 자세히 알아보세요.

컴퓨터 비전 프로젝트에서 데이터 주석이 중요한 이유는 무엇인가요?

데이터 어노테이션은 모델이 패턴을 인식하도록 가르치는 데 필수적입니다. 주석의 유형은 작업에 따라 다릅니다:

• 이미지 분류: 단일 클래스로 레이블이 지정된 전체 이미지입니다.
• 개체 감지: 객체 주위에 경계 상자를 그립니다.
• 이미지 세분화: 각 픽셀이 속한 객체에 따라 레이블이 지정됩니다.

라벨 스튜디오, CVAT, 라벨미와 같은 도구가 이 과정을 도와줄 수 있습니다. 자세한 내용은 데이터 수집 및 어노테이션 가이드를 참조하세요.

데이터 집합을 효과적으로 보강하고 분할하려면 어떤 단계를 따라야 하나요?

보강 전에 데이터 집합을 분할하면 변경되지 않은 원본 데이터에서 모델 성능을 검증하는 데 도움이 됩니다. 다음 단계를 따르세요:

• 트레이닝 세트: 데이터의 70~80%.
• Validation Set: 10-15% for hyperparameter tuning.
• 테스트 세트: 최종 평가를 위해 남은 10~15%.

분할 후 회전, 크기 조정, 뒤집기 등의 데이터 증강 기술을 적용하여 데이터 세트의 다양성을 높입니다. Albumentations 및 OpenCV와 같은 라이브러리가 도움이 될 수 있습니다. Ultralytics 에서도 편의를 위해 기본 제공 증강 설정을 제공합니다.

학습된 컴퓨터 비전 모델을 배포하기 위해 내보내려면 어떻게 해야 하나요?

Exporting your model ensures compatibility with different deployment platforms. Ultralytics provides multiple formats, including ONNX, TensorRT, and CoreML. To export your YOLO11 model, follow this guide:

• 사용 export 함수에 원하는 형식 매개변수를 추가합니다.
• 내보낸 모델이 배포 환경(예: 에지 디바이스, 클라우드)의 사양에 맞는지 확인합니다.

자세한 내용은 모델 내보내기 가이드에서 확인하세요.

배포된 컴퓨터 비전 모델을 모니터링하고 유지 관리하기 위한 모범 사례는 무엇인가요?

모델의 장기적인 성공을 위해서는 지속적인 모니터링과 유지 관리가 필수적입니다. 핵심 성과 지표(KPI)를 추적하고 이상 징후를 감지할 수 있는 도구를 구현하세요. 업데이트된 데이터로 모델을 정기적으로 재학습하여 모델 편차에 대응하세요. 모델 아키텍처, 하이퍼파라미터 및 변경 사항을 포함한 전체 프로세스를 문서화하여 재현성과 향후 업데이트의 용이성을 보장하세요. 모니터링 및 유지 관리 가이드에서 자세히 알아보세요.

📅 Created 4 months ago ✏️ Updated 2 days ago

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