개체 감지 모델 학습과 게시
이 섹션에서는 데이터를 확인하는 방법과 모델을 훈련, 테스트, 게시하는 방법을 배웁니다.
- 모델 학습 화면에서 이름 및 이미지 수가 올바른지 확인합니다.
- 데이터가 모두 양호하면 학습을 선택하여 개체 감지 모델 학습을 시작합니다.
모델을 빠르게 테스트
모델이 학습된 다음 세부 정보 페이지에서 작동하는 것을 볼 수 있습니다. 추가 정보: AI Builder에서 모델 관리
모델 세부정보 페이지에 있는 마지막 학습 버전 섹션에서 빠른 테스트를 선택합니다.
모델을 테스트할 객체가 포함된 이미지를 업로드하세요.
모델은 업로드한 이미지에 적용됩니다. 이 단계는 시간이 조금 소요됩니다.
모델 실행이 완료되면 찾은 사각형이 그림에 직접 그려집니다.
모델 성능 점수를 해석하는 방법
학습시킨 후에는 모델을 빠르게 테스트할 수 있고, 모델 세부 정보 페이지에 성능 점수가 표시됩니다. 이 성능 점수는 업로드한 이미지에서 모델이 얼마나 잘 작동하는지 나타냅니다. 이 점수는 모델이 이후 이미지에서 얼마나 잘 작동할지를 나타내는 것이 아닙니다. 이러한 이미지를 안 보았기 때문입니다.
한 레이블에 50개 미만의 이미지를 업로드하는 경우 높은 점수(최대 100%)를 얻을 가능성이 높아집니다. 이는 모델이 완벽하다는 의미가 아닙니다. 단지 모델이 제공된 이미지 하위 집합(테스트 집합이라고 함)에서 실수를 하지 않았다는 의미입니다. 학습 집합 크기가 작을수록, 테스트 집합 크기가 작을수록 성능 점수가 계산될 때 모델이 맞을 가능성이 높아집니다.
레이블당 이미지 수가 50개보다 많고 학습 집합을 변경해도 이 점수가 안정적으로 유지되는 경우, 모델 성능 점수가 더 안정적입니다.
개체 감지 모델 게시
이제부터 다른 그림을 사용하여 더 많은 테스트를 실행할 수 있습니다. 결과에 만족하는 경우 모델을 게시하여 Power Apps 또는 Power Automate에서 사용할 수 있습니다.
제한
| 작업 | 제한 | 갱신 기간 |
|---|---|---|
| 개체 감지 호출(환경별) | 4800 | 60초 |