[Database]와 [Preprocess]에서 설정한 정보들을 기반으로 학습 파라미터를 설정하고 설정된 파라미터에 맞게 학습을 진행하는 기능을 수행합니다.
학습 정보 패널(Training Parameters)
- Pre-stage iteration: 학습을 시작하기에 앞서 필요한 preprocess 작업을 수행하는 iteration을 의미합니다. 일반적으로 60,000번을 설정하는 것을 권장하며 데이터가 많을 경우 80,000, 데이터가 적을 땐 20,000 혹은 40,000으로 설정합니다.
- Main stage iteration: 해당 숫자만큼 학습을 진행합니다. 학습하고자 하는 데이터의 양에 비례하여 설정하는 것이 권장됩니다. 일반적으로 120,000번을 설정하는 것을 권장하며 데이터가 적을 때는 80,000번 정도로 설정합니다. 최소 100 이상의 값을 입력하여야 학습 결과가 저장됩니다.
- Visualization interval: 해당 숫자만큼 학습이 진행될 때 마다 학습된 결과 템플릿 이미지 상에 결함이 생성되는 모습을 학습 팝업 패널 상에 보여줍니다. 최소 100 이상의 값을 입력하여야 합니다.
- Checkpoint interval: 해당 숫자만큼 학습이 진행될 때 마다 학습된 결과를 저장합니다. Checkpoint interval의 체크박스를 선택하지 않을 시 중간 결과가 저장되지 않습니다. 단, 최소 500 이상의 값을 입력하여야 합니다.
- Continue training: 이전에 학습된 결과를 불러와 이어서 학습하는 기능입니다. 폴더 아이콘
을 클릭하면 학습된 결과를 불러올 수 있습니다. Continue training에서 불러온 학습 결과의 학습 iteration 수는 결과에 반영됩니다. 예를 들어, 5000 iteration 동안 학습된 결과 파일을 불러와 3000 iteration 학습할 경우 결과 파일에는 8000 iteration으로 표기됩니다. Continue training을 진행할 수 있는 모델은 이미지 생성 모드의 경우 이어서 학습하고자 하는 클래스 정보와 이어서 학습할 모델의 클래스 정보와 일치하여야 합니다.
이미지 변형 패널(Image Augmentation)
[Train]-Image Augmentation 참고.
생산품 선택 패널(Products)
학습에 사용할 생산품을 선택하는 패널입니다. 최소 한 개 이상의 생산품을 선택해야 합니다.
클래스 선택 패널(Classes)
학습에 사용할 결함 클래스를 선택하는 패널입니다. 결함 클래스는 선택된 생산품들 중에 적어도 한 개 이상의 라벨이 있어야합니다.
학습 목록 패널
해당 패널은 불량 검사 모드의 학습 목록 패널의 사용법과 동일합니다.
Training progress
학습 진행 정보 패널을 제외한 부분은 불량 검사 모드의 Training Progress와 동일합니다. 학습 진행 정보 패널에는 pre-stage와 main stage의 학습 진행도가 표시됩니다. Main stage는 pre-stage가 끝난 후 시작합니다. 설정한 Visualization interval 마다 ‘Generated images’ 패널에 현재 학습 결과로 생성한 결함 결과가 보여집니다. 현재 학습 이미지가 많을 경우 학습 진행을 누른 후 pre-stage가 시작될 때까지 수 분의 딜레이가 발생할 수 있습니다.