1. 소개
딥러닝 (Deep Learning)
데이터 기반 : 특정 어플리케이션에 맞는 모델
쉬운 유지보수와 업데이트 : 새로운 이미지로 쉽게 딥 러닝 업데이트 가능
높은 성능 : 작업자보다 우수한 능률
빠른 어플리케이션 개발 : 적은 코드로 시간 단축
어플리케이션
Application
적합하지 않은 어플리케이션
측정 어플리케이션 : 교정(Calibrated) 기반의 정밀 측정 및 정렬
코드 인식 : MatrixCode, QR Code, Bar Code, etc.
권장사양 :
CPU : Intel or AMD CPUs
GPU : NVIDIA GPU, GeFoce GTX 900 Series, 1000 Series, RTX 2000/3000 Series
학습용으로는 최소 6GB 이상의 메모리를 권장
SOFTWARE
Open eVision 2.17
Widows 32bits (maximum 2GB of memory) or Windows 64bits
NVIDIA CUDA Toolkit version v11.1
NVIDIA cuDNN v8.1 for CUDA v11.1
Library
2. EasyClassify
분류(Classification) - 검사 예시
분류(Classfication)
Image -> Label
특징
CPU 및 GPU 프로세싱 호환
빠른 라벨링(Labeling)
위치 정보가 중요하지 않을 때 최적
데이터 증강 및 마스크 지원
대략적인 위치를 위한 Heatmap 제공
다양한 Class로 분류 가능
결함검사
물체 인식
불량 검사
3. EasySegment
분할(Segmentation) - Supervised
분할(Segmetation)
Image
Segmentation mask
특징
어떤 이미지 해상도에서도 동작
데이터 증강 및 마스크 지원
CPU 및 GPU 프로세싱 호환
지도(Supervised) 방식
학습 이미지에 마스크 작업 필요
물체, 결함 등 모든 것을 분할
분할(Segmentation) - Unsupervised
분할(Segmentation)
Image
Segmentation mask
특징
어떤 이미지 해상도에서도 동작
데이터 증강 및 마스크 지원
CPU 및 GPU 프로세싱 호환
비지도(Unsupervised) 방식
정상 이미지만 학습하는 방식
정상 이미지와 다른 부분을 감지하고 분할
분할(Segmentation) - 검사 예시
결함 검사
결함 검사
불량 검사
4. EasyLocate
Localization and Classification
분할(Segmentation)
Image
Segmentation mask
특징
데이터 증강 및 마스크 지원
CPU 및 GPU 프로세싱 호환
Object 카운팅
각 Label의 위치와 인식 가능
EasyLocate - 검사 예시
물체 인식 및 위치 파악
5. Deep Learning Studio & API
Deep Learning Studio
특징
무료로 사용 가능
쉽게 사용 가능한 UI 구성
쉬운 Dataset 생성
학습 및 테스트 가능
데이터 증강 설정 및 표시 가능
순차적 모델 학습
학습 결과 분석 기능 제공
프로젝트로 파일 관리 가능
Deep Learning API
특징
C++/C# 지원
간단하고 직관적인 API 제공
기존 Open eVision Class와 완벽한 호환
한글 HTML Reference Manual 제공