SaigeModelInfo¶
#include <SaigeVisionAPI.h>
모델 정보가 담긴 구조체입니다.
Public Attributes¶
| Type | Name |
|---|---|
| char[ ] | networkType 어떤 종류의 딥러닝 네트워크를 사용했는지 나타냅니다. |
| int | numOfClasses 클래스 개수입니다. |
| char[ ][ ] | classNames 클래스 이름입니다. |
| char[ ][ ] | classColors 클래스 색상 코드입니다. HTML 포맷의 색상 코드로, SaigeColorCodeToRGB API를 통해 RGB 값으로 변환할 수 있습니다. |
| bool[ ] | classIsNg 클래스가 NG 클래스인지 나타냅니다. |
| const char * | description 학습 시 지정한 모델 설명 문구입니다. |
| const char * | usedGpuName 학습 시 사용한 GPU의 이름입니다. |
| const char * | numOfIterations 학습을 진행한 반복 수 입니다. |
| int | numOfTrainImages 학습에 직접 사용한 이미지 수 입니다. |
| int | numOfValidationImages 학습과정에서 Validation에 사용한 이미지 수 입니다. |
| long long | trainingTimeStarted 학습을 시작한 시각을 나타내는 unix timestamp 값입니다. |
| long long | trainingTimeCompleted 학습이 종료된 시각을 나타내는 unix timestamp 값입니다. |
| long long | trainingTimeElapsed 학습을 완료하는데 걸린 시간을 초로 나타낸 값입니다. |
| char[ ] | developerVersion 모델을 학습할 때 사용한 SaigeVision Developer의 버전입니다. |
| char[ ] | serverVersion 모델을 학습할 때 사용한 SaigeVision Developer의 구성 요소 중 서버의 버전입니다. |
| char[ ] | moduleVersion 모델을 학습할 때 사용한 SaigeVision Developer의 구성 요소 중 딥러닝 모듈의 버전입니다. |
| SaigeRoiInfo | roiInfo ROI 정보입니다. |
| float | resizeFactor (SEG) 인풋 이미지에 적용되는 리사이즈 비율입니다. 추론 이미지에도 동일하게 적용됩니다. |
| int | cropSizeWidth (DET, SEG, IEN) 학습 때 사용된 패치의 너비입니다. 추론 이미지와는 관련 없습니다. |
| int | cropSizeHeight (DET, SEG, IEN) 학습 때 사용된 패치의 높이입니다. 추론 이미지와는 관련 없습니다. |
| int | imageResizeWidth (IAD, CLS, DET) 인풋 이미지에 적용되는 리사이즈 너비입니다. 추론 이미지에도 동일하게 적용됩니다. |
| int | imageResizeHeight (IAD, CLS, DET) 인풋 이미지에 적용되는 리사이즈 높이입니다. 추론 이미지에도 동일하게 적용됩니다. |
| int | targetTextSize (OCR) 이미지의 텍스트 박스의 height가 targetTextSize가 되도록 학습 단계에서 resize 배율을 자동으로 찾아줍니다. |
| const char * | targetImageQuality (IEN) 학습시 선택한 enhancement 품질입니다. high, ultra-high 중 하나입니다. |
| const char * | inputDataProcessingMode (DET) 학습 시 사용된 데이터 전처리 모드입니다. |
| int | cropNumOfRows (DET) 학습 시 사용된 데이터 전처리 모드가 crop_and_resize인 경우, 이미지를 크롭한 후 resize를 적용합니다. 이 때 크롭된 이미지의 행의 개수입니다. |
| int | cropNumOfCols (DET) 학습 시 사용된 데이터 전처리 모드가 crop_and_resize인 경우, 이미지를 크롭한 후 resize를 적용합니다. 이 때 크롭된 이미지의 열의 개수입니다. |
| const char * | targetTextShape (OCR) 학습 시 사용된 목표 글자 형태입니다. straight, curved 중 하나입니다. 구 버전에서 학습된 모델의 경우에는 내용이 없을 수 있습니다. |
| int[ ] | classLabelCount (CLS, DET, SEG) 클래스별 라벨 개수입니다. SaigeModelInfo::classNames 와 동일하게 인덱싱되며, 유효 길이는 SaigeModelInfo::numOfClasses 입니다. 해당 정보 없이 학습된 모델에서는 0입니다. |
| SaigeValidationRoc | validationRoc (CLS, DET, SEG) 클래스별 validation ROC/AUROC입니다. 해당 지표가 없는 모델에서는 numClasses가 0입니다. |
Public Attributes Documentation¶
networkType¶
어떤 종류의 딥러닝 네트워크를 사용했는지 나타냅니다.
char[] networkType;
네트워크 타입 중 (v1)으로 끝나는 것들은 SaigeVision 1.x.x 버전에서 사용되던 네트워크 타입을 뜻합니다(네트워크 종류가 동일할 뿐, 모델 파일이 호환되지는 않습니다).
| 기능 | 지원하는 네트워크 타입 |
|---|---|
| IAD | Fast, Standard, Accurate |
| CLS | Fast, Standard, Accurate, Shallow (V1), Standard (V1), Deep (V1) |
| SEG | Fast, Standard, Accurate, Shallow (V1), Standard (V1), Deep (V1) |
| DET | Fast, Standard, Accurate, Extended |
| OCR | Fast, Standard / Contextual, Literal / Short, Medium, Long의 조합. |
(예: Industry, Fast Short) 자세한 내용은 SAIGE VISION Developer 문서 참고 IEN |
Fast, |
Standard
numOfClasses¶
클래스 개수입니다.
int numOfClasses;
기능별로 클래스 개수는 아래와 같이 계산됩니다.
| 기능 | 클래스 개수 | 비고 |
|---|---|---|
| IAD | 2 | OK와 NG로 고정 |
| CLS | 사용자가 추가한 클래스 개수 | - |
| SEG | 사용자가 추가한 클래스 개수 + 1 | 자동 할당된 OK 클래스 포함 |
| DET | 사용자가 추가한 클래스 개수 + 1 | 자동 할당된 OK 클래스 포함 |
| OCR | - | 해당 없음 |
| IEN | - | 해당 없음 |
classNames¶
클래스 이름입니다.
char[][] classNames;
classColors¶
클래스 색상 코드입니다. HTML 포맷의 색상 코드로, SaigeColorCodeToRGB API를 통해 RGB 값으로 변환할 수 있습니다.
char[][] classColors;
See also: SaigeColorCodeToRGB
classIsNg¶
클래스가 NG 클래스인지 나타냅니다.
bool[] classIsNg;
description¶
학습 시 지정한 모델 설명 문구입니다.
const char * description;
usedGpuName¶
학습 시 사용한 GPU의 이름입니다.
const char * usedGpuName;
numOfIterations¶
학습을 진행한 반복 수 입니다.
const char * numOfIterations;
numOfTrainImages¶
학습에 직접 사용한 이미지 수 입니다.
int numOfTrainImages;
numOfValidationImages¶
학습과정에서 Validation에 사용한 이미지 수 입니다.
int numOfValidationImages;
trainingTimeStarted¶
학습을 시작한 시각을 나타내는 unix timestamp 값입니다.
long long trainingTimeStarted;
trainingTimeCompleted¶
학습이 종료된 시각을 나타내는 unix timestamp 값입니다.
long long trainingTimeCompleted;
trainingTimeElapsed¶
학습을 완료하는데 걸린 시간을 초로 나타낸 값입니다.
long long trainingTimeElapsed;
developerVersion¶
모델을 학습할 때 사용한 SaigeVision Developer의 버전입니다.
char[] developerVersion;
serverVersion¶
모델을 학습할 때 사용한 SaigeVision Developer의 구성 요소 중 서버의 버전입니다.
char[] serverVersion;
moduleVersion¶
모델을 학습할 때 사용한 SaigeVision Developer의 구성 요소 중 딥러닝 모듈의 버전입니다.
char[] moduleVersion;
roiInfo¶
ROI 정보입니다.
SaigeRoiInfo roiInfo;
See also: SaigeRoiInfo
resizeFactor¶
(SEG) 인풋 이미지에 적용되는 리사이즈 비율입니다. 추론 이미지에도 동일하게 적용됩니다.
float resizeFactor;
cropSizeWidth¶
(DET, SEG, IEN) 학습 때 사용된 패치의 너비입니다. 추론 이미지와는 관련 없습니다.
int cropSizeWidth;
cropSizeHeight¶
(DET, SEG, IEN) 학습 때 사용된 패치의 높이입니다. 추론 이미지와는 관련 없습니다.
int cropSizeHeight;
imageResizeWidth¶
(IAD, CLS, DET) 인풋 이미지에 적용되는 리사이즈 너비입니다. 추론 이미지에도 동일하게 적용됩니다.
int imageResizeWidth;
imageResizeHeight¶
(IAD, CLS, DET) 인풋 이미지에 적용되는 리사이즈 높이입니다. 추론 이미지에도 동일하게 적용됩니다.
int imageResizeHeight;
targetTextSize¶
(OCR) 이미지의 텍스트 박스의 height가 targetTextSize가 되도록 학습 단계에서 resize 배율을 자동으로 찾아줍니다.
int targetTextSize;
targetImageQuality¶
(IEN) 학습시 선택한 enhancement 품질입니다. high, ultra-high 중 하나입니다.
const char * targetImageQuality;
inputDataProcessingMode¶
(DET) 학습 시 사용된 데이터 전처리 모드입니다.
const char * inputDataProcessingMode;
resize, crop_and_resize 중 하나입니다. 구 버전에서 학습된 모델의 경우에는 resize 또는 crop이 될 수 있습니다.
resize인 경우에는 SaigeModelInfo::imageResizeWidth, SaigeModelInfo::imageResizeHeight 를 얻어올 수 있습니다.crop_and_resize인 경우에는 여기에 SaigeModelInfo::cropNumOfRows, SaigeModelInfo::cropNumOfCols 를 얻어올 수 있습니다.
cropNumOfRows¶
(DET) 학습 시 사용된 데이터 전처리 모드가 crop_and_resize인 경우, 이미지를 크롭한 후 resize를 적용합니다. 이 때 크롭된 이미지의 행의 개수입니다.
int cropNumOfRows;
cropNumOfCols¶
(DET) 학습 시 사용된 데이터 전처리 모드가 crop_and_resize인 경우, 이미지를 크롭한 후 resize를 적용합니다. 이 때 크롭된 이미지의 열의 개수입니다.
int cropNumOfCols;
targetTextShape¶
(OCR) 학습 시 사용된 목표 글자 형태입니다. straight, curved 중 하나입니다. 구 버전에서 학습된 모델의 경우에는 내용이 없을 수 있습니다.
const char * targetTextShape;
classLabelCount¶
(CLS, DET, SEG) 클래스별 라벨 개수입니다. SaigeModelInfo::classNames 와 동일하게 인덱싱되며, 유효 길이는 SaigeModelInfo::numOfClasses 입니다. 해당 정보 없이 학습된 모델에서는 0입니다.
int[] classLabelCount;
validationRoc¶
(CLS, DET, SEG) 클래스별 validation ROC/AUROC입니다. 해당 지표가 없는 모델에서는 numClasses가 0입니다.
SaigeValidationRoc validationRoc;
See also: SaigeValidationRoc