pylon AI: 이미지 분석 기능 생성

전제 조건

pylon AI를 시작하려면 다음 항목에 대한 접근 권한이 필요하며, 모두 다운로드 및 설치되어 있어야 합니다. pylon AI 플랫폼pylon 소프트웨어 제품군pylon AI 추가 패키지

새 프로젝트 만들기

시작하려면 다음 단계에서 이미지 데이터와 AI 모델을 로드할 프로젝트를 생성합니다. 이에 따라 적절한 이미지 분석 기능을 선택합니다.

1. 좌측의 My Projects 섹션을 클릭한 후, 상단의 Create project 버튼을 클릭합니다.

2. Project type에서 이미지 분석 기능(pylon AI vTool로 표시됨)을 선택합니다.

3. ‘Project name’에 프로젝트명을 입력해 식별하기 쉽게 설정합니다.

4. 필요 시 Project description에 프로젝트 설명을 입력합니다.

5. 하단의 Create project 버튼을 클릭합니다.

생성된 프로젝트는 My Projects 섹션에 표시됩니다.

이미지 데이터 세트 및 AI 모델 업로드 및 매핑

다음 섹션에서는 주석 처리된 샘플 이미지와 사용자 AI 모델을 platform에 업로드한 후, 프로젝트 클래스 기준으로 서로 매핑하는 방법을 안내합니다.

이미지 데이터 세트 업로드

1. My Projects 섹션에서 기존 프로젝트를 엽니다.

2. Data Set에서 Add data set버튼을 클릭합니다.

3. Data set name에 데이터 세트 이름과 설명을 입력한 후 Add

4. Upload Data 페이지에서 Data format에서 데이터 형식을 선택합니다.

5. 자신의 데이터 세트를 추가하려면 Add data에서 Browse를 클릭합니다.

6. 이미지 수 및 연결된 데이터 세트 클래스 등의 결과는 Data Validation 우측 영역에 표시됩니다. 이미지 주석을 포함하려면 Annotations항목에서 기본 선택 옵션(활성 상태)을 유지합니다. 참고: 업로드 후에는 주석 정보가 더 이상 제공되지 않으므로, 반드시 데이터 세트 클래스를 생성해야 합니다(다음 단계를 참조).

7. Class Mapping에서 Map classes 버튼을 누릅니다. Autocreate classes 버튼을 클릭해서 주석 정보를 기반으로 데이터 세트 클래스를 자동으로 생성하거나 각 항목 우측의 화살표를 클릭해 Add new class를 선택하면 개별 클래스를 수동으로 생성할 수 있습니다.

8. ‘Upload’ 버튼을 클릭하세요. 업로드가 완료되면, 오른쪽 상단 ‘Upload completed’ 아래에 있는 ‘Go to data set’을 클릭하세요. 이제 ‘Publish’ 버튼을 두 번 클릭하여 프로젝트를 게시할 수 있습니다.

2b AI 모델 업로드

1. 수평 막대에서 ‘모델’을 클릭한 다음, ‘Add model’ 버튼을 클릭합니다.

2. 'Model name’ 필드에 AI 모델의 이름과 설명을 입력한 다음 ‘Add'를 클릭합니다.

3. Model configuration에서 우측 화살표를 클릭해 사용하려는 모델 설정을 선택하세요.

4. AI 모델을 추가하려면 Add data 아래의 Browse버튼을 누릅니다.

5. 업로드 완료 후 Model classes 항목에서 Show classes 버튼을 클릭하여 모델 클래스를 확인할 수 있습니다.

6. Finish버튼을 클릭합니다.

이미지 데이터 세트와 AI 모델 매핑

1. 상단 바에서 Mapping을 클릭하여 데이터 세트와 AI 모델의 클래스를 프로젝트 클래스에 할당합니다.

2. 데이터 세트 클래스를 프로젝트 클래스에 자동으로 할당하려면 Data Set Classes 탭에서 Automap을 클릭한 다음 Map classes버튼을 클릭합니다.

3. 주황색 아이콘을 클릭하면 다른 색상을 지정할 수 있습니다.

4. Model Classes탭으로 전환합니다. 해당 탭에서 Automap을 클릭한 다음 Map classes 버튼을 클릭합니다.

테스트 실행에서 AI 모델 최적화

성능 벤치마킹: 최적화된 모델의 동작 및 성능을 다양한 처리 하드웨어에서 검증합니다.

1. 수평 메뉴에서 Trials를 클릭한 후 Create trial 버튼을 클릭하고, Trial name에 이름과 설명을 입력합니다.

2. 이미지 데이터 세트를 추가하려면 Data set에서 Add data set을 클릭합니다. 데이터 세트를 선택하고 라디오 버튼을 클릭한 후 Add data set을 클릭합니다.

3. AI 모델을 추가하려면 Model 항목의 Add model을 클릭합니다. 원하는 모델을 선택한 뒤 라디오 버튼을 체크하고, Add model을 다시 클릭해 추가를 완료합니다.

4. 이미 매핑된 데이터 세트 클래스와 모델 클래스를 확인하려면, Project mapping 항목의 See mapping버튼을 클릭합니다.

5. Create를 클릭합니다.

6. Add trial run

7. 다른 하드웨어를 추가하려면 Add next trial run을 다시 클릭합니다. 하드웨어를 선택한 후, Select hardware을 클릭합니다. 화살표를 사용하여 ONNX 모델 형식과 처리 하드웨어를 다시 선택합니다.

8. Run trial을 클릭합니다. 시스템은 선택한 처리 하드웨어에 대해 프레임 레이트, 지연 시간, 신뢰성 및 전력 소비를 측정합니다.

9. 행의 우측 끝에 있는 세 점을 클릭하고 ‘Inference results ’를 선택하면 데이터 세트 이미지에 대한 추론 결과를 확인합니다. 오른쪽의 Annotations를 선택하여 각 이미지의 주석을 숨길 수 있습니다.

릴리스 및 다운로드

이미지 데이터와 AI 모델 번들을 릴리즈할 때 두 가지 방법을 사용할 수 있습니다. 번들을 ZIP 파일로 다운로드하거나(여기 설명 참조), 온라인 연결이 가능한 경우 다운로드 없이 pylon AI vTool로 직접 드래그 앤 드롭할 수 있습니다(아래 5.1 항목 참고).

1. 목록에서 처리 하드웨어를 선택한 후, 행의 우측 끝에 있는 세 점을 클릭하고 Release bundle을 선택합니다. 번들 이름을 입력한 후 Release bundle을 클릭합니다.

2. 목록에서 번들을 선택한 후, 행의 우측 끝에 있는 세 점을 클릭하고 Go to bundle을 선택합니다.

3. 세부 정보를 확인한 후 ‘Download’를 클릭하세요. ‘Save’을 클릭하여 번들을 저장하세요.

pylon AI vTool에 AI 모델 로드

pylon Viewer에서 최적화된 AI 모델을 드래그 앤 드롭으로 pylon AI vTool에 로드합니다.
이 작업은 온라인 및 오프라인 환경 모두에서 가능합니다.

데스크톱에서 pylon Viewer 애플리케이션을 실행합니다. pylon 다운로드

1. 좌측 상단의 pylon vTools 목록에서 ""Image Loading" "pylon vTool을 Workbench로 드래그한 후, 해당 pylon vTool을 더블 클릭하여 통신 창을 엽니다.

2. 세 점 메뉴를 사용하여 분석할 이미지 데이터의 저장 위치를 열고, pylon Viewer에서 해당 이미지를 불러옵니다.

3. 이제 이미지 분석에 사용할 pylon AI vTool을 선택합니다. 이는 pylon AI 플랫폼에서 AI 모델을 최적화한 vTool입니다. 해당 pylon vTool을 더블 클릭하여 열고 추론 옵션을 설정합니다.

4. Inference Settings업데이트 화살표를 클릭하면 올바른 추론 서버에 자동으로 연결되며, 필요 시 수동으로 수정할 수 있습니다. Connect를 클릭해 연결을 완료합니다.

5. Model Selection에서 이전에 최적화 및 릴리즈한 모델 유형을 드롭다운에서 선택합니다.

   1. 선택 목록에 번들이 표시되지 않는 경우, pylon AI Agent를 사용하여 로컬 저장소를 통해 오프라인으로 배포할 수 있습니다. 또는 온라인 연결이 가능한 경우, pylon AI 플랫폼에서 최적화된 번들에 직접 접근할 수 있습니다.

   2. 최적화된 번들을 창으로 드래그 앤 드롭한 후 Deploy를 클릭합니다.

   3. Deployed Models 탭에서 모든 모델을 확인하고 관리할 수 있습니다. 이후 창을 닫습니다.

   4. 이제 드롭다운에서 배포된 번들을 선택하거나, 업데이트 화살표를 사용하여 최신 버전으로 자동 적용할 수 있습니다.

6. Ok를 클릭하면 이미지 분석을 시작할 수 있습니다.

튜토리얼에서 단계별로 확인해보세요. 튜토리얼pylon vTools를 활용하여 이미지 처리 및 분석을 설정하고 레시피를 생성하는 방법