Semantic Segmentation vTool#
Semantic Segmentation vTool은 이미지 입력 핀을 통해 수신된 이미지의 객체를 분류할 수 있습니다. 분류 결과는 영역(Regions ) 및 클래스(Classes) 출력 핀을 통해 출력됩니다.
동일한 클래스의 개별 인스턴스들을 서로 구별하고 싶다면, Instance Segmentation vTool를 사용하십시오.
분할 전에 ‘ ROI Creator vTool ’을 사용하여 관심 영역(ROI)을 지정하면, ‘ Semantic Segmentation ’ vTool은 Roi 입력 핀을 통해 ROI 데이터를 받아들입니다. 이 경우, 분할은 관심 영역에서만 수행됩니다. 그 결과, 처리 속도가 빨라지는 부수적인 효과가 있습니다.
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작동 방식#
이미지 속의 사람들을 식별하고 분류하여 배경과 구분하고 싶다고 가정해 봅시다.
다음은 창고 배경에 다양한 장비가 놓여 있고, 세 사람이 있는 모습을 보여주는 입력 이미지입니다:
vTool은 이미지를 ‘사람’과 ‘배경’이라는 두 가지 클래스로 분할하도록 학습된 모델을 불러와 구성합니다.
다음으로, 감지하고 세분화할 클래스를 선택할 수 있습니다. 일부 모델은 사용 사례에 정확히 맞춰져 있을 수 있습니다. 이 경우 원하는 모든 클래스가 이미 선택되어 있습니다.
vTool을 구성한 후, 추론 프로세스를 시작하는 레시피를 실행합니다. vTool은 모델을 활용하여 이미지를 분석하고, 이미지에 포함된 객체를 분할합니다. 분석이 완료되면 분할 결과, 즉 영역과 클래스가 반환됩니다.
이 이미지는 핀 데이터 보기에서 원본 이미지가 밑에 보이지 않도록 분할된 영역만 표시한 결과 이미지입니다.
핀 데이터 보기에서 입력 이미지를 활성화하면, 분할된 영역이 원본 이미지에 중첩되어 표시됩니다. 이를 통해 원본 이미지와 감지된 영역을 동시에 확인할 수 있습니다.
상세 출력
영역: vTool은 모델이 이미지에서 사람을 감지한 영역을 강조 표시했습니다. 출력 이미지에서 사람들은 배경과 명확하게 분리되어 있으며, 일반적으로 서로 다른 색상으로 표시됩니다(이 경우 사람은 보라색, 배경은 녹색으로 표시됨).
카테고리: 배경, 인물
vTool 구성#
Semantic Segmentation vTool을 구성하려면:
- vTool 설정 영역의 ‘레시피 관리 ’ 창에서 ‘설정 열기’를 클릭하거나 vTool을 두 번 클릭합니다.
그러면 Semantic Segmentation 대화 상자가 열립니다. - 다음 파라미터 블록에서 서버 선택 영역에서 연결할 서버를 선택합니다.
연결하려면 서버가 실행 중이어야 합니다.- 옵션 1: Triton Inference Server의 IP 주소와 포트를 수동으로 입력합니다.
- 옵션 2: 드롭다운 목록에서 서버의 IP 주소 / 호스트 이름과 포트를 선택합니다.
- Connect를 클릭하여 연결을 설정합니다.
그러면 vTool이 사용 가능한 모델을 로드합니다. - 다음 파라미터 블록에서 모델 선택 영역의 드롭다운 목록에서 원하는 모델이 포함된 번들을 선택합니다.
번들을 선택하면 드롭다운 목록 아래에 번들 세부 정보가 채워지므로 올바른 번들을 선택했는지 확인할 수 있습니다.
- 원하는 번들이 목록에 없으면 다음을 클릭하세요. 새 모델 배포 드롭다운 목록에서
이렇게 하면 다음이 열립니다. pylon AI Agent 더 많은 모델을 배포할 수 있습니다.
새 모델을 배포한 후 다음을 클릭해야 합니다. 새로 고침 버튼을 클릭합니다. -
Detection Settings 영역에서 Select Classes를 클릭하여 분류할 클래스를 선택합니다.
사용 가능한 클래스가 포함된 대화상자가 열립니다. 기본적으로 모든 클래스가 선택되어 있습니다. 원하는 만큼 클래스를 선택할 수 있습니다.정보
이 영역에서 사용할 수 있는 매개변수는 선택한 모델에 따라 다릅니다. 일부 매개변수는 특정 모델을 선택한 경우에만 사용할 수 있습니다. 기본값은 모델에서 제공됩니다.
-
OK를 클릭합니다.
핀 데이터 보기에서 세분화 결과를 확인할 수 있습니다. 여기에서 표시할 출력을 선택할 수 있습니다.
Inputs#
Image#
Camera vTool 또는 이미지를 출력하는 vTool(예: Image Format Converter vTool)로부터 직접 이미지를 수신합니다.
- Data type: Image
- 이미지 포맷: 8비트 ~ 16비트 컬러 이미지
Roi#
ROI Creator vTool 또는 직사각형을 출력하는 기타 vTool에서 관심 영역을 허용합니다. 여러 직사각형이 입력되는 경우 첫 번째 직사각형이 단일 관심 영역으로 사용됩니다.
- 데이터 유형: RectangleF, RectangleF Array
Outputs#
Regions#
각 클래스 레이블에 대한 영역을 반환합니다.
- Data type: Region Array
Classes#
예측된 클래스 레이블을 반환합니다.
- 데이터 유형: String Array
Payload#
평가를 위한 Inference Server의 성능과 관련된 추가 정보를 반환합니다. 이 출력 핀은 Debug Settings 매개변수 그룹의 Features - All 창에서 활성화한 경우에만 사용할 수 있습니다.
- 데이터 형식: String