모델 생성하기

Lookout for Vision 프로젝트 생성하기

  1. AWS Management Console에서 Lookout For Vision 서비스를 선택합니다.

  2. 왼쪽 메뉴에서 Project를 선택합니다.

  3. [Create Project] 버튼을 클릭합니다.

  4. Project name에 lookout-for-vision-workshop을 입력합니다.

project-name

lookout-for-vision-workshop 프로젝트가 생성되었습니다. 프로젝트에서 데이터 세트를 생성하고 모델을 학습합니다.

  1. 먼저 모델을 학습하기 위한 이미지 데이터셋을 준비합니다. [Create dataset] 버튼을 클릭합니다.

crate-dataset

  1. 이미 이미지는 랜덤하게 train와 test로 나뉘어 있습니다. 여기서는 [Create a training dataset and a test dataset] 을 선택하여 데이터셋을 구성합니다.

dataset-configuration

  1. Training dataset details에서 [Import images from S3 bucket] 을 선택합니다. S3에 저장한 데이터셋을 train 데이터셋으로 사용합니다.

training-details

  1. 아래 S3 URI에 학습에 사용될 이미지가 있는 S3버킷 경로를 입력합니다. s3://lookout-for-vision-workshop-xxxxxxxx/dataset/train/ S3 버킷 생성시 복사해두었던 숫자를 xxxxxxxx 자리에 붙여넣기 합니다. Lookout for Vision이 폴더 구조를 이해할 수 있도록 Automatic labeling의 체크 박스를 클릭합니다.

train-uri

  1. test 데이터셋도 7-8 단계와 동일합니다. Test dataset details에서 [Import images from S3 bucket] 을 선택합니다. 그리고 S3 URI에 s3://lookout-for-vision-workshop-xxxxxxxx/dataset/test/를 입력하고 S3 버킷 생성시 복사해두었던 숫자를 xxxxxxxx 자리에 붙여넣기 합니다. Automatic labeling의 체크 박스를 클릭합니다. test-uri

  2. [Create dataset] 버튼을 클릭합니다. 이미지에 label을 할당해야합니다. 데이터셋 생성시 폴더 구조를 사용하여 이미 label을 지정했기 때문에 이 단계는 건너뜁니다. [Train model] 을 클릭해주세요. train-model

  3. 생성할 모델의 정보를 확인하고 [Train model] 버튼을 클릭하여 모델 학습을 시작합니다. 모델을 학습하는데 40-45분 정도 소요됩니다.