이 가이드에서는 YOLO 이미지 수집부터 학습, 결과 확인까지 모든 과정을 쉽게 따라할 수 있도록 설명합니다.
YOLO는 "You Only Look Once"의 약자로서, 실시간 객체 탐지(Object Detection)를 위한 딥러닝 모델입니다. 이미지(또는 영상) 속에서 “어디에 어떤 물체가 있는지”를 한 번의 추론(one forward pass)으로 동시에 찾아냅니다.
하드웨어가 연결되면 카메라 영상이 화면 중앙 뷰포트로 송출됩니다. 뷰포트 왼쪽 아래에는 연결 상태와 ping을 확인해 볼 수 있습니다.
Ping이 높다면 연결 환경을 확인해주시고, 전파 송출에 방해가 될 만한 요소를 제거해 주세요. 우측 하단에는 실시간 키 입력을 확인해 볼 수 있습니다.
원클릭에이아이 로봇 팔을 구성하고 있는 네 개의 서보를 캘리브레이션 하고, 제어할 수 있습니다.
베이스 - 어깨 - 팔꿈치 - 그리퍼 로 구성되어 있고, 각각 키보드의 W - A - S - D, R - F - G - H 로 조작 가능합니다.
모델 로드 상태를 나타냅니다. 사전에 학습 완료된 모델이 있다면 "로드" 버튼을 통해 불러올 수 있습니다. *주의: 모델 불러오기 기능은 로그인 후 이용 가능합니다.*
모델이 로딩되어 있는 상태로 클릭 시, 탐지된 객체를 트래킹하여 집어듭니다.
신뢰도 임계값은 AI가 객체를 얼마나 확신할 때 탐지할지 결정하는 기준입니다. 값을 높이면 더 확실한 객체를 탐지했을 때만 행동을 취하고, 낮추면 다소 행동을 "남발"하게 되는 경향이 있습니다. 즉, 오탐지가 늘어나는 것입니다.
화면 중앙 특정 범위 내에서 서보를 정지시킵니다. 객체가 중앙 근처에 있을 때 미세한 떨림을 방지하여 안정적인 추적을 제공합니다.
한 번에 움직이는 최대 각도를 설정합니다. 값이 높을수록 빠르게 추적하지만 움직임이 거칠어질 수 있고, 낮을수록 부드럽지만 느리게 추적합니다.
학습에 사용된 이미지가 보여집니다. 총 갯수가 표시되며, 불필요하거나 오염된 데이터는 삭제할 수 있습니다.
모델을 로드하면 탐지 가능한 클래스가 표시됩니다. 이를 통해 모델이 정상 작동하는지 판가름 할 수 있습니다.
파란색 레이블의 Train set(학습용 세트)와 주황색 레이블의 Validation set(검증 세트)가 하향곡선을 그리는지 확인하여, 과적합이 일어나지 않는 수준으로 에포크를 조절할 수 있습니다.