Custom Vision 프로젝트에 대한 도메인 선택
이 가이드에서는 Custom Vision Service에서 프로젝트의 도메인을 선택하는 방법을 보여 줍니다. 도메인은 프로젝트의 시작점으로 사용됩니다.
Custom Vision 웹 사이트에서 계정에 로그인한 다음 프로젝트를 선택합니다. 오른쪽 위에 있는 설정 아이콘을 선택합니다. 프로젝트 설정 페이지에서 모델 도메인을 선택할 수 있습니다. 사용 사례 시나리오에 가장 가까운 도메인을 선택해야 합니다. 클라이언트 라이브러리 또는 REST API를 통해 Custom Vision에 액세스하는 경우 프로젝트를 만들 때 도메인 ID를 지정해야 합니다. 도메인 가져오기 요청을 사용하여 도메인 ID 목록을 가져올 수 있습니다 . 또는 다음 표를 사용합니다.
이미지 분류 도메인
| 도메인 | ID | 목적 |
|---|---|---|
| 일반 | ee85a74c-405e-4adc-bb47-ffa8ca0c9f31 |
광범위한 이미지 분류 작업에 최적화되었습니다. 다른 특정 도메인이 적절하지 않거나 선택할 도메인을 잘 모르는 경우 일반 도메인 중 하나를 선택합니다. |
| 일반 [A1] | a8e3c40f-fb4a-466f-832a-5e457ae4a344 |
일반 도메인과 비교할 수 있는 유추 시간을 사용하여 더 나은 정확도를 위해 최적화되었습니다. 더 큰 데이터 세트 또는 더 까다로운 사용자 시나리오에 권장됩니다. 이 도메인에는 학습 시간이 더 필요합니다. |
| 일반 [A2] | 2e37d7fb-3a54-486a-b4d6-cfc369af0018 |
일반 [A1] 및 일반 도메인보다 더 빠른 유추 시간으로 더 나은 정확도를 위해 최적화되었습니다. 대부분의 데이터 세트에 권장됩니다. 이 도메인에는 일반 및 일반 [A1] 도메인보다 학습 시간이 덜 필요합니다. |
| 음식 | c151d5b5-dd07-472a-acc8-15d29dea8518 |
식당 메뉴에 표시되는 것 같은 음식 사진에 최적화되었습니다. 개별 과일이나 채소의 사진을 분류하려면 식품 도메인을 사용합니다. |
| 랜드마크 | ca455789-012d-4b50-9fec-5bb63841c793 |
인식 가능한 자연적 및 인공적인 랜드마크에 최적화되었습니다. 이 도메인은 랜드마크가 사진에서 명확하게 표시될 때 가장 효과적입니다. 앞에 서 있는 사람이 랜드마크를 약간 가리고 있는 경우에도 도메인이 작동합니다. |
| 소매 | b30a91ae-e3c1-4f73-a81e-c270bff27c39 |
쇼핑 카탈로그 또는 쇼핑 웹 사이트에 있는 이미지에 최적화되었습니다. 드레스, 바지, 셔츠를 높은 정밀도로 분류하려는 경우 이 도메인을 사용합니다. |
| 압축 도메인 | 에지 디바이스의 실시간 분류 제약 조건에 최적화되었습니다. |
참고 항목
일반 [A1] 및 일반 [A2] 도메인은 광범위한 시나리오 집합에 사용할 수 있으며 정확도에 최적화되어 있습니다. 더 나은 유추 속도와 짧은 학습 시간을 위해 일반 [A2] 모델을 사용합니다. 더 큰 데이터 세트의 경우 일반 [A1]을 사용하여 일반 [A2]보다 더 나은 정확도를 렌더링할 수 있지만 더 많은 학습 및 유추 시간이 필요합니다. 일반 모델에는 일반 [A1] 및 일반 [A2] 둘 다보다 더 많은 유추 시간이 필요합니다.
개체 검색 도메인
| 도메인 | ID | 목적 |
|---|---|---|
| 일반 | da2e3a8a-40a5-4171-82f4-58522f70fbc1 |
광범위한 개체 감지 작업에 맞게 최적화됩니다. 다른 도메인이 적절하지 않거나 어떤 도메인을 선택할지 잘 모르는 경우 일반 도메인을 선택합니다. |
| 일반 [A1] | 9c616dff-2e7d-ea11-af59-1866da359ce6 |
일반 도메인과 비교할 수 있는 유추 시간을 사용하여 더 나은 정확도를 위해 최적화되었습니다. 더 정확한 지역 위치 요구, 더 큰 데이터 세트 또는 더 어려운 사용자 시나리오에 권장됩니다. 이 도메인에는 더 많은 학습 시간이 필요하며 결과는 결정적이지 않습니다. 제공된 동일한 학습 데이터와 +-1% 평균 mAP(평균 정밀도) 차이를 예상합니다. |
| 로고 | 1d8ffafe-ec40-4fb2-8f90-72b3b6cecea4 |
이미지에서 브랜드 로고를 찾도록 최적화됩니다. |
| 선반 위의 제품 | 3780a898-81c3-4516-81ae-3a139614e1f3 |
선반에서 제품을 검색하고 분류하는 데 최적화되어 있습니다. |
| 압축 도메인 | 에지 디바이스의 실시간 개체 감지 제약 조건에 맞게 최적화되었습니다. |
압축 도메인
압축 도메인에서 생성된 모델을 로컬에서 실행하기 위해 내보낼 수 있습니다. Custom Vision 3.4 공개 미리 보기 API에서 GetDomains API를 호출하여 압축 도메인에 대해 내보낼 수 있는 플랫폼의 목록을 가져올 수 있습니다.
다음 도메인은 모두 ONNX, TensorFlow, TensorFlowLite, TensorFlow.js, CoreML 및 VAIDK 형식의 내보내기를 지원하며, 개체 검색 일반(컴팩트) 도메인은 VAIDK를 지원하지 않습니다.
모델 성능은 선택한 도메인에 따라 달라집니다. 다음 표에서는 Intel Desktop CPU 및 NVIDIA GPU [1]에서 모델 크기 및 유추 시간을 보고합니다. 이 숫자에 전처리 및 후처리 시간은 포함되지 않습니다.
| 작업 | 도메인 | ID | 모델 크기 | CPU 유추 시간 | GPU 유추 시간 |
|---|---|---|---|---|---|
| 분류 | 일반(압축) | 0732100f-1a38-4e49-a514-c9b44c697ab5 |
6MB | 10ms | 5ms |
| 분류 | 일반(컴팩트) [S1] | a1db07ca-a19a-4830-bae8-e004a42dc863 |
43MB | 50ms | 5ms |
| 개체 감지 | 일반(압축) | a27d5ca5-bb19-49d8-a70a-fec086c47f5b |
45MB | 35밀리초 | 5ms |
| 개체 감지 | 일반(컴팩트) [S1] | 7ec2ac80-887b-48a6-8df9-8b1357765430 |
14MB | 27ms | 7ms |
참고 항목
개체 검색을 위한 일반(컴팩트) 도메인에는 특수한 후처리 논리가 필요합니다. 자세한 내용은 내보낸 zip 패키지의 예제 스크립트를 참조하세요. 후처리 논리가 없는 모델이 필요한 경우 일반(압축) [S1]을 사용합니다.
Important
내보낸 모델이 클라우드의 예측 API와 정확히 동일한 결과를 제공한다는 보장은 없습니다. 실행 중인 플랫폼 또는 전처리 구현의 약간의 차이가 모델 출력에 더 큰 차이를 유발할 수 있습니다. 전처리 논리에 대한 자세한 내용은 빠른 시작: 이미지 분류 프로젝트 만들기를 참조하세요.
[1] Intel Xeon E5-2690 CPU 및 NVIDIA Tesla M60
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빠른 시작을 따라 Custom Vision 프로젝트 만들기 및 학습을 시작합니다.