이미지 콜렉션 내에서 오브젝트를 감지하고 레이블을 지정하기 위해 Object Detection 사용자 정의 모델을 훈련시킬 수 있습니다. 훈련 이미지를 IBM Watson Studio에 업로드한 후 모델이 다른 이미지에서 감지하려는 훈련 이미지의 오브젝트를 선택하고 식별하여 모델을 수동으로 훈련시켜야 합니다.

프로시저

1. 클래스의 이미지 수집
2. [권장] .zip 파일로 이미지 구성
3. 프로젝트로 파일 업로드

1. 클래스의 이미지 수집

모델이 인식할 각 클래스에 대해 10개 이상의 이미지를 수집하십시오.

이미지 파일 요구사항

• 지원되는 이미지 파일 형식: JPEG(.jpg) 및 PNG(.png)
• 최소 이미지 크기: 32 x 32 픽셀

예

아직 이미지가 없는 경우 다음 샘플 훈련 이미지를 사용하여 사용자 정의 모델 작성을 시도해 볼 수 있습니다. 샘플 이미지.

2. [권장] .zip 파일로 이미지 구성

훈련 이미지를 한 번에 하나씩 Watson Studio에 업로드할 수 있습니다. 그러나 이미지를 .zip 파일로 구성한 다음 해당 .zip 파일을 업로드하면 시간을 절약할 수 있습니다.

.zip 파일 요구사항

• 최소 이미지 파일 수: 10
• 최대: 이미지 10,000개 또는 .zip 파일당 100MB

3. 프로젝트로 파일 업로드

Watson Studio에서 프로젝트의 자산 탭 또는 Watson Studio의 Object Detection 모델 빌더에서 데이터 패널을 사용하여 개별 이미지 파일 또는 .zip 파일을 업로드하십시오. (데이터 패널이 열려 있지 않은 경우 데이터 찾기 및 추가 아이콘()을 클릭하여 데이터 패널을 열수 있습니다.)

다음 단계

• 사용자 정의 오브젝트 감지 모델 훈련