작업 공간
모든 Roboflow 프로젝트는 작업 공간에 속합니다. Roboflow 계정에 가입하면 초기 작업 공간이 자동으로 생성됩니다.
작업 공간은 누가 어떤 프로젝트에 액세스할 수 있고 작업 공간 내에서 프로젝트에 어떤 기능을 사용할 수 있는지 관리하는 방법입니다.
작업 공간에는 학습된 모델이 있고 다양한 형식 으로 내보낼 수 있는 버전이 포함된 프로젝트가 포함됩니다.
새 작업 공간 만들기
새 작업 공간을 만들려면 Roboflow에 로그인한 후 탐색 메뉴에서 "+ 작업 공간 추가" 버튼을 클릭하기만 하면 됩니다.
새 Workspace를 생성할 때 Workspace에 대한 계획을 선택해야 합니다. 사용 가능한 요금제에 대해 자세히 알아보려면 요금제 및 가격 섹션을 확인하세요.
작업 공간에 팀 구성원 추가
작업 공간을 만들거나 삭제할 수 있습니다. 작업 공간은 삭제된 것으로 완전히 확인되면 복구할 수 없습니다.
프로젝트
프로젝트 는 작업 공간 내에 있으며 완전히 레이블이 지정되거나 부분적으로 레이블이 지정되거나 레이블이 지정되지 않은 이미지 데이터 세트를 보관합니다.
프로젝트를 병합, 복제, 생성 또는 삭제할 수 있습니다. 프로젝트가 삭제된 것으로 완전히 확인되면 복구할 수 없습니다.
새 프로젝트 만들기
" 새 프로젝트 만들기 "를 선택하십시오. 이렇게 하면 고유한 데이터를 업로드하거나 샘플 데이터가 포함된 자습서를 진행하는 옵션과 함께 모델이 팝업됩니다.
Roboflow는 현재 객체 감지(경계 상자), 단일 레이블 분류, 다중 레이블 분류 및 인스턴스 세분화와 같은 프로젝트 유형에 대한 데이터 세트 업로드, 레이블 지정, 데이터 세트 생성 및 사용자 지정 모델 교육 지원을 제공합니다.
Roboflow는 현재 객체 감지(경계 상자), 단일 레이블 분류 및 다중 레이블 분류와 같은 프로젝트 유형에 대한 데이터 세트 업로드, 레이블 지정, 데이터 세트 생성, 사용자 지정 및 AutoML 모델 교육 및 배포를 제공합니다.
" 자신의 데이터 업로드 "를 선택하려면 세 개의 필드를 전달해야 합니다.
프로젝트 이름
이미지/비디오 컬렉션을 참조하는 방법입니다.
- 여러 개의 체스 말 이미지를 업로드하는 경우 이 이름을 "체스 데이터"라고 지정할 수 있습니다.
- 데이터세트 이름은 데이터세트 간에 고유해야 합니다. (예를 들어 이름이 "Chess Data"인 두 개의 데이터세트를 가질 수 없습니다.)
- 현재로서는 데이터세트를 만든 후에는 데이터세트 이름 편집을 지원하지 않습니다. 데이터세트 이름을 편집해야 하는 경우 새 이름으로 데이터를 다시 업로드하거나 당사에 문의할 수 있습니다.
프로젝트 유형
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단일 레이블 분류: 객체 감지 대 분류를 사용할 때의 좋은 경험 법칙은 예측하려는 대상이 "이미지의 객체"인지 "이미지의 속성"인지 여부입니다.
- 예를 들어, 체스 말은 "이미지의 개체"이지만 겨울은 "이미지의 속성"입니다. 이미지의 겨울이나 주간 부분 주위에 상자를 그리려고 하면 결국 전체 주위에 상자를 그리게 될 것입니다.
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다중 레이블 분류: "이미지의 속성"을 찾는 측면에서 단일 레이블 분류와 유사하며 이미지의 다중 속성만 있습니다.
- 예를 들어 겨울뿐만 아니라 낮, 흐림, 밤도 같은 이미지에서 감지하려고 했다면.
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객체 감지 : 경계 상자가 있는 이미지에서 하나 이상의 객체를 식별하려는 경우에 유용합니다. 좋은 경험 법칙은 물체가 움직임이나 위치에서 감지되어야 하는지 여부입니다.
- 예를 들어, 한 사각형에서 다른 사각형으로 이동하는 체스 말은 설정하는 동안 체스 말이 보드에 속한 위치에 있는지 여부를 인식합니다.
결정할 수 없다면 객체 감지를 위해 이미지에 레이블을 지정하는 것으로 시작하는 것이 좋습니다. 객체 감지 프로젝트를 다중 레이블 분류 프로젝트로 쉽게 변환할 수 있지만 다른 방향으로 변환하려면 데이터 세트에 레이블을 다시 지정해야 하기 때문입니다. .
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인스턴스 분할(이미지 분할이라고도 함): 감지된 개체의 크기를 측정하거나, 배경에서 잘라내거나, 회전된 직사각형을 보다 정확하게 감지해야 할 때 유용합니다. 인스턴스 세분화를 사용하면 애플리케이션에서 이미지의 개체 수, 분류 및 윤곽선을 결정할 수 있습니다.
- 예를 들어 토마토 잎의 크기를 측정하여 배경에서 제거하거나 위성 이미지에서 잔디를 측정해야 하는 경우입니다.
인스턴스 세분화 모델은 일반적으로 더 크고 느리며 에지 배포에 덜 최적화되어 있습니다. 인스턴스 분할 모델은 객체 감지 모델과 동일한 정확도를 얻기 위해 더 큰 데이터 세트가 필요할 수 있습니다.
기타 프로젝트 유형
Roboflow는 현재 다른 프로젝트 유형에 대한 지원을 제공하지 않지만 조기 액세스를 요청하는 것이 좋습니다 . 다음은 향후 지원될 다양한 프로젝트 유형과 사용 시기입니다. 응용 프로그램에서 개체 개요의 특수성을 요구하는 경우에만 인스턴스 분할을 사용해야 합니다.
- Semantic Segmentation: 자유형 다각형 모양(경계 상자가 아님)이 있는 이미지에서 동일하거나 다른 클래스의 여러 객체를 식별하려고 시도합니다.
- 키포인트 감지: 이미지에서 중요한 구성 요소의 위치를 식별하려고 시도합니다.
주석 그룹
이것은 감지되는 객체의 더 넓은 클래스이거나 분류 문제에 대한 범주 모음이어야 합니다. 이미지의 모든 객체나 레이블을 참조하는 방법입니다.
- 예를 들어, 체스 판에서 폰, 루크, 킹 및 퀸 조각을 식별하려고 할 때 주석 그룹은 조각이 될 수 있습니다.
- 또는 필기 이미지를 0, 1, 2, ... 9로 분류하려고 할 때 주석 그룹은 숫자일 수 있습니다.
주석 그룹에 대한 자세한 내용은 다음 블로그를 참조하십시오. 주석 그룹은 도대체 무엇입니까?
버전
데이터세트 또는 프로젝트 버전 은 데이터세트의 특정 시점 스냅샷입니다.
모델의 각 반복에서 어떤 이미지, 사전 처리 및 보강 단계가 사용되었는지 정확히 추적함으로써 결과를 재현하고 다양한 모델과 프레임워크에 걸쳐 과학적으로 테스트하는 능력을 유지하면서 결과가 모델 변경에 기인한다는 확신을 유지합니다. 데이터 파이프라인의 버그 때문이 아닙니다.
버전을 생성하거나 삭제할 수 있습니다. 삭제된 것으로 완전히 확인되면 버전을 복구할 수 없습니다.