Custom Vision을 시작하려면 어떻게 해야 하나요?

시작하려면 customvision.ai로 이동하여 Azure 구독과 연결된 Microsoft 계정으로 로그인하세요. 새 프로젝트를 만들고, 이미지를 업로드하고 태그를 지정한 다음, 모델을 훈련시키고 API를 통해 또는 모델을 내보내서 예측을 수행하세요.

Custom Vision API 키는 어디서 찾을 수 있나요?

API 키는 Azure 포털의 Custom Vision 리소스에 대한 '키 및 엔드포인트' 탭에서 찾을 수 있습니다.

Custom Vision으로 어떤 유형의 모델을 만들 수 있나요?

Custom Vision은 이미지 전체에 레이블을 적용하는 이미지 분류와 이미지 내의 특정 객체를 식별하고 위치를 지정하는 객체 감지라는 두 가지 유형의 모델을 지원합니다.

Custom Vision 모델을 오프라인으로 또는 모바일 장치에서 사용할 수 있나요?

예, Custom Vision을 사용하면 훈련된 모델을 다양한 형식으로 내보내 iOS, Android 및 기타 엣지 장치에서 오프라인으로 실행할 수 있습니다. 이를 통해 인터넷 연결 없이 사용자 지정 모델을 사용할 수 있습니다.

Custom Vision 모델을 훈련시키려면 얼마나 많은 이미지가 필요한가요?

일반적으로 더 많은 이미지가 더 나은 성능을 이끌어내지만, 분류의 경우 태그당 5-10개의 이미지로, 객체 감지의 경우 15-20개의 태그가 지정된 이미지로 모델 훈련을 시작할 수 있습니다. 그러나 더 나은 결과를 위해 클래스당 최소 50개의 이미지를 사용하는 것이 좋습니다.

모든 Azure 지역에서 Custom Vision을 사용할 수 있나요?

Custom Vision의 가용성은 지역에 따라 다릅니다. Custom Vision의 현재 지역 가용성은 Azure 지역 지원 페이지에서 확인할 수 있습니다.

Custom Vision

WebsiteAI Image Recognition AI Image Segmentation

Custom Vision은 사용자가 쉽게 맞춤형 이미지 분류 및 객체 감지 모델을 구축, 배포 및 개선할 수 있게 해주는 AI 기반 이미지 인식 서비스입니다.

웹사이트 방문

이 도구 광고하기

https://customvision.ai/?utm_source=aipure

개요
분석
대안

제품 정보

업데이트됨:12/11/2024

Custom Vision이란 무엇인가요

Custom Vision은 개발자와 기업이 머신 러닝이나 컴퓨터 비전에 깊은 전문성 없이도 자체적인 특화된 컴퓨터 비전 모델을 만들 수 있게 해주는 Microsoft Azure에서 제공하는 인지 서비스입니다. 사용자는 몇 장의 이미지를 업로드하고 라벨링하는 것만으로 이미지 내의 특정 콘텐츠를 인식하도록 모델을 훈련시킬 수 있습니다. 이 서비스는 이미지의 시각적 특성을 분석하고 맞춤형 객체, 클래스 또는 속성을 식별하는 데 학습하는 고급 머신 러닝 알고리즘을 사용합니다.

Custom Vision의 주요 기능

Custom Vision은 Microsoft의 클라우드 기반 AI 서비스로, 사용자가 사용자 지정 이미지 분류 및 객체 감지 모델을 구축, 배포 및 개선할 수 있게 해줍니다. 이미지 업로드 및 태깅, 모델 훈련, 다양한 애플리케이션에서 사용할 수 있도록 내보내기를 위한 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공합니다. 이 서비스는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 이미지를 분석하고 소규모 데이터 세트로 컴퓨터 비전 모델을 빠르게 프로토타이핑하고 반복할 수 있습니다.

쉬운 이미지 라벨링: 이미지를 업로드하고 직관적인 인터페이스를 통해 빠르게 태그 또는 경계 상자를 추가합니다.

빠른 모델 훈련: 기계 학습을 사용하여 소수의 라벨링된 이미지로 사용자 지정 모델을 훈련합니다.

모델 내보내기: 훈련된 모델을 다양한 플랫폼 및 엣지 장치에서 오프라인으로 실행할 수 있도록 내보냅니다.

REST API 통합: 간단한 API 호출을 사용하여 애플리케이션에서 훈련된 모델로 예측을 수행합니다.

반복적 개선: 이미지를 추가하고 재훈련하여 모델 정확도를 지속적으로 개선합니다.

Custom Vision의 사용 사례

제조업 품질 관리: 조립 라인에서 결함을 감지하거나 제품 유형을 분류합니다.

소매업 재고 관리: 이미지를 사용하여 매장 진열대에 있는 제품을 식별하고 수량을 계산합니다.

콘텐츠 조정: 사용자 생성 콘텐츠에서 부적절한 이미지를 자동으로 플래그 지정합니다.

농업 작물 모니터링: 항공 영상에서 식물 종을 식별하거나 작물 질병을 감지합니다.

마케팅에서의 로고 감지: 소셜 미디어 또는 광고 이미지에서 브랜드 로고 출현을 추적합니다.

장점

기계 학습 전문 지식이 필요 없이 사용하기 쉽습니다.

소규모 데이터 세트로 빠르게 프로토타이핑할 수 있습니다.

클라우드 및 엣지를 포함한 유연한 배포 옵션을 제공합니다.

단점

매우 복잡한 비전 작업에는 제한이 있을 수 있습니다.

전체 기능을 위해서는 Azure 구독이 필요합니다.

성능은 훈련 데이터의 품질과 다양성에 따라 달라집니다.

Custom Vision 사용 방법

Custom Vision 프로젝트 생성: https://customvision.ai로 이동하여 Microsoft 계정으로 로그인합니다. 새 프로젝트를 생성하고 적절한 프로젝트 유형(분류 또는 객체 감지)과 도메인을 선택합니다.

이미지 업로드 및 태그 지정: 프로젝트에 훈련용 이미지 세트를 업로드합니다. 분류의 경우 각 이미지에 태그를 추가합니다. 객체 감지의 경우 객체 주위에 경계 상자를 그리고 라벨을 지정합니다.

모델 훈련: Train 버튼을 클릭하여 업로드되고 태그가 지정된 이미지를 기반으로 맞춤형 비전 모델을 훈련시킵니다. Custom Vision은 머신 러닝을 사용하여 사용자의 데이터를 기반으로 모델을 생성합니다.

모델 성능 평가: 정밀도 및 재현율과 같은 모델의 성능 지표를 검토합니다. 새 이미지를 업로드하여 모델의 예측 성능을 테스트합니다.

모델 개선: 성능이 낮았던 태그/객체에 대한 훈련 이미지를 더 추가합니다. 모델의 정확성을 향상시키기 위해 모델을 재훈련합니다.

모델 게시: 모델의 성능에 만족하면 게시하여 REST API를 통해 호출할 수 있는 예측 엔드포인트를 얻습니다.

모델 사용: 게시된 모델을 애플리케이션에 통합하여 예측 엔드포인트에 API 호출을 하여 새 이미지를 분류하거나 객체를 감지합니다.

Custom Vision 자주 묻는 질문

Custom Vision은 간단한 웹 UI 또는 API를 사용하여 사용자 지정 이미지 분류 및 객체 감지 모델을 구축, 배포 및 개선할 수 있는 Azure AI 서비스입니다. 이를 통해 광범위한 기계 학습 전문 지식이 필요하지 않은 이미지 내의 특정 콘텐츠를 인식하도록 모델을 훈련시킬 수 있습니다.