Custom Vision이란?
Azure AI Custom Vision은 이미지 인식 서비스입니다. 이를 통해 자체 이미지 식별자 모델을 빌드, 배포, 개선할 수 있습니다. 이미지 식별자는 시각적 특성에 따라 이미지에 레이블을 적용합니다. 각 레이블은 분류 또는 개체를 나타냅니다. Custom Vision을 사용하면 고유한 레이블을 지정하고 사용자 지정 모델을 학습하여 검색할 수 있습니다.
Custom Vision은 클라이언트 라이브러리 SDK, REST API 또는 Custom Vision 웹 포털을 통해 사용할 수 있습니다. 빠른 시작을 따라 시작하세요.
이 설명서에는 다음과 같은 유형의 문서가 포함되어 있습니다.
- 빠른 시작은 서비스를 호출하고 짧은 시간 내에 결과를 얻을 수 있는 단계별 지침입니다.
- 방법 가이드에는 보다 구체적이거나 사용자 지정된 방식으로 서비스를 사용하기 위한 지침이 포함되어 있습니다.
- 자습서는 보다 광범위한 비즈니스 솔루션에서 이 서비스를 구성 요소로 사용하는 방법을 보여주는 긴 가이드입니다.
더 구조적인 접근 방식은 Custom Vision에 대한 학습 모듈을 따르세요.
작동 방식
Custom Vision 서비스는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 사용자 지정 기능에 대한 이미지를 분석합니다. 찾고 있는 시각적 특성이 있는 이미지와 그렇지 않은 이미지 세트를 제출합니다. 그런 다음 제출할 때 이미지에 고유한 레이블(태그)로 레이블을 지정합니다. 알고리즘에서 이 데이터를 학습하고 동일한 해당 이미지에서 자체적으로 테스트하여 정확도를 계산합니다. 모델이 학습되면 테스트하고 다시 학습한 후 이미지 인식 앱에서 사용하여 이미지를 분류하거나 개체를 검색할 수 있습니다. 모델을 내보내서 오프라인에서 사용할 수도 있습니다.
분류 및 개체 검색
Custom Vision 기능을 두 가지로 나눌 수 있습니다. 이미지 분류는 하나 이상의 레이블을 전체 이미지에 적용합니다. 개체 감지도 이와 비슷하지만, 적용된 레이블이 있는 이미지의 좌표를 반환합니다.
사용 사례 최적화
Custom Vision 서비스는 이미지 간의 주요 차이점을 신속하게 인식하도록 최적화되었으므로 적은 양의 데이터로도 모델 프로토타입 생성을 시작할 수 있습니다. 일반적으로 레이블당 50개 이미지를 사용하는 것이 좋습니다. 그러나 이렇게 하면 서비스가 이미지의 미세한 차이를 감지하는 데 적합하지 않습니다(예: 품질 보증 시나리오에서 작은 금 또는 패인 자국 감지).
또한 특정 주체 자료(예: 랜드마크 또는 소매 항목)가 있는 이미지에 최적화된 Custom Vision 알고리즘의 여러 변형 중에서 선택할 수 있습니다. 자세한 내용은 도메인 선택을 참조하세요.
Custom Vision을 사용하는 방법
Custom Vision 서비스는 네이티브 SDK 세트로는 물론 Custom Vision 포털의 웹 기반 인터페이스를 통해 제공됩니다. 인터페이스를 통하거나 둘 모두를 사용하여 모델을 만들고, 테스트하고, 학습할 수 있습니다.
Custom Vision 웹 포털에 지원되는 브라우저
Custom Vision 포털은 다음 웹 브라우저에서 사용할 수 있습니다.
- Microsoft Edge(최신 버전)
- Google Chrome(최신 버전)
백업 및 재해 복구
Azure의 일부로 Custom Vision Service에는 여러 지역에서 유지 관리되는 구성 요소가 있습니다. 서비스 영역 및 지역은 모든 서비스에서 고객에게 지속적인 서비스를 제공하는 데 사용됩니다. 영역 및 지역에 대한 자세한 내용은 Azure 지역을 참조하세요. 추가 정보가 필요하거나 문제가 있는 경우 지원팀에 문의하세요.
데이터 개인 정보 보호 및 보안
모든 Azure AI 서비스와 마찬가지로 Custom Vision 서비스를 사용하는 개발자는 고객 데이터에 대한 Microsoft의 정책을 알고 있어야 합니다. 자세한 내용은 Microsoft 보안 센터의 Azure AI 서비스 페이지를 참조하세요.
데이터 보존
Custom Vision은 로컬 Azure 지원이 없는 NorthCentralUS 지역을 제외하고 지정된 지역 밖으로 데이터를 복제하지 않습니다.