사용자 지정 모델 형식 이해

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사용자 지정 Azure AI Vision 모델에는 유형에 따라 다른 기능이 있습니다. 사용자 지정 모델 유형에는 이미지 분류, 개체 검색 및 제품 인식이 포함됩니다.

이미지 분류

이미지 분류는 전체 이미지의 내용을 기반으로 이미지의 레이블을 예측하도록 모델을 학습하는 컴퓨터 비전 기능입니다. 일반적으로 클래스 레이블은 이미지의 기본 주체와 관련이 있지만 개별 사용 사례는 다를 수 있습니다.

예를 들어 다음 이미지는 포함된 과일의 유형에 따라 분류됩니다.

Diagram with three labeled photographs of fruit, classified as Apple, Banana, and Orange.

다중 클래스 분류(여러 클래스가 있지만 각 이미지는 하나의 클래스에만 속할 수 있는 경우) 또는 다중 레이블 분류(이미지가 여러 레이블과 연결될 수 있는 경우)에 대해 모델을 학습할 수 있습니다.

개체 감지

개체 감지는 이미지에서 하나 이상의 개체 클래스의 존재 및 위치를 감지하도록 모델을 학습시키는 Computer Vision의 한 형태입니다. 예를 들어 식료품점의 검사 시스템 검사 AI를 사용하는 경우 구매 중인 항목의 유형과 위치를 식별해야 할 수 있습니다.

A photograph of fruit with the location and type of fruits detected.

개체 검색에는 다음 두 가지 구성 요소가 있습니다.

  • 이미지에서 감지된 각 개체의 클래스 레이블. 예를 들어 이미지에 사과 1개와 오렌지 2개가 포함되어 있다고 예측할 수 있습니다.
  • 개체를 둘러싸는 경계 상자의 좌표로 표시되는 이미지 내의 각 개체 위치.

제품 인식

제품 인식은 개체 감지와 동일한 방식으로 작동하지만 제품 레이블 및 브랜드 이름에 대한 정확도가 향상되었습니다. 제품 인식에 대한 예측에는 클래스 레이블과 위치가 모두 있으므로 이미지에서 제품이 어디에 있는지 알 수 있습니다.