Custom Vision

Custom Vision은 Microsoft Azure Cognitive Services 제품군의 일부인 강력한 AI 서비스로, 모든 사람이 컴퓨터 비전을 쉽게 사용할 수 있도록 설계되었습니다. 이를 통해 개발자와 기업은 이미지 분류 및 객체 탐지를 위한 맞춤형 모델을 손쉽게 구축, 배포 및 개선할 수 있습니다. 방대한 데이터 세트와 심층적인 머신러닝 지식이 필요한 대신, Custom Vision은 전이 학습을 활용하여 사용자가 제공한 소수의 이미지 세트로부터 고품질 모델을 생성합니다. 이는 개발 주기를 크게 단축시켜 아이디어를 생산 준비가 된 모델로 전환하는 데 걸리는 시간을 획기적으로 줄여줍니다.

이 플랫폼은 단순성과 효율성을 위해 설계되었습니다. 직관적인 웹 기반 인터페이스를 통해 제품 유형 식별, 제조 결함 감지 또는 시각적 콘텐츠 조정과 같은 특정 시각적 개념을 인식하도록 모델을 훈련시킬 수 있습니다. 모델이 훈련되면 간단한 REST API 호출을 통해 애플리케이션에 원활하게 통합하거나, 실시간, 저지연 시나리오를 위해 엣지 장치에서 실행되도록 내보낼 수 있습니다.

Custom Vision 사용 방법

맞춤형 모델을 만드는 과정은 몇 가지 간단한 단계로 간소화됩니다:

1. 프로젝트 생성: Custom Vision 포털에 로그인하여 새 프로젝트를 만들고 프로젝트 유형(이미지 전체에 태그를 할당하는 '이미지 분류' 또는 이미지 내 특정 객체를 식별하고 위치를 찾는 '객체 탐지')을 선택합니다. 특정 데이터에 대한 모델을 최적화하기 위해 도메인(예: 소매, 식품, 일반)을 선택할 수도 있습니다.
2. 이미지 업로드 및 태깅: 훈련 이미지 세트를 업로드합니다. 분류의 경우 각 이미지에 하나 이상의 태그를 적용합니다. 객체 탐지의 경우 각 이미지에서 관심 있는 객체 주위에 경계 상자를 그리고 태그를 할당합니다. 플랫폼은 태그당 소수의 예제(최소 15개)만으로 시작할 수 있습니다.
3. 모델 훈련: 이미지에 태그를 지정한 후 '훈련' 버튼을 클릭하기만 하면 됩니다. Custom Vision의 AI가 이미지를 분석하고 지정된 개념에 맞는 맞춤형 모델을 구축합니다. 훈련 과정은 빠르고 자동화되어 있습니다.
4. 평가 및 반복: 훈련 후 서비스는 정밀도, 재현율, mAP와 같은 성능 지표를 제공하여 모델의 정확도를 이해하는 데 도움을 줍니다. '빠른 테스트' 기능을 사용하여 새 이미지로 모델을 시험해 볼 수 있습니다. 성능을 향상시키기 위해 더 많은 태그가 지정된 이미지를 추가하고 모델을 다시 훈련시킬 수 있습니다.
5. 배포 및 예측: 모델의 성능에 만족하면 예측 엔드포인트를 얻기 위해 게시할 수 있습니다. 제공된 REST API를 사용하여 새 이미지를 모델로 보내고 구조화된 JSON 형식으로 예측을 받습니다. 또는 iOS(CoreML), Android(TensorFlow), Windows(ONNX) 등 다양한 플랫폼에서 실행하거나 엣지 배포를 위해 Docker 컨테이너로 모델을 내보낼 수 있습니다.

Custom Vision의 핵심 기능

• 노코드/로우코드 인터페이스: 머신러닝 코드를 작성하지 않고도 데이터 업로드, 모델 훈련 및 테스트 과정을 안내하는 직관적인 그래픽 인터페이스.
• 이미지 분류 및 객체 탐지: 가장 일반적인 두 가지 컴퓨터 비전 작업을 지원하여 전체 이미지를 분류하거나 그 안에서 여러 객체를 찾을 수 있습니다.
• 전이 학습: Microsoft의 사전 훈련된 모델을 활용하여 매우 작은 데이터 세트로도 정확한 맞춤형 모델을 구축할 수 있습니다.
• 최적화된 도메인: 소매, 식품, 랜드마크와 같은 특정 시나리오에 대해 사전 최적화된 모델을 제공하여 즉시 더 높은 정확도를 달성합니다.
• REST API 엔드포인트: 간단하고 확장 가능한 클라우드 기반 API를 통해 맞춤형 모델을 모든 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있습니다.
• 엣지 배포: 저지연, 오프라인 기능 또는 데이터 프라이버시가 필요한 애플리케이션을 위해 훈련된 모델을 장치에서 실행하도록 내보냅니다. 지원되는 형식에는 CoreML, TensorFlow, ONNX 및 Docker 컨테이너가 포함됩니다.
• 액티브 러닝: 시스템이 모델 성능을 가장 크게 향상시키기 위해 다음에 레이블을 지정해야 할 이미지를 제안하여 훈련 과정을 더 효율적으로 만듭니다.

Custom Vision의 사용 사례

Custom Vision은 다목적이며 수많은 산업에 적용될 수 있습니다:

• 소매: 재고 관리를 위한 선반 위 제품 자동 인식, 빈 선반 공간 감지, 전자 상거래 앱의 시각적 검색 기능 강화.
• 제조: 부품의 결함, 균열 또는 기타 이상을 자동으로 식별하여 생산 라인의 품질 보증.
• 의료: 의료 영상 분석을 보조하여 이상 징후 발견(연구 및 정보 제공 목적).
• 농업: 작물 건강 모니터링, 식물 질병 식별, 수확량 추정을 위한 농산물 계수.
• 보안 및 안전: 건설 현장에서 안전모와 같은 안전 장비 감지 또는 제한 구역 내 무단 물체 식별.
• 디지털 자산 관리: 대량의 이미지에 맞춤형 레이블을 자동으로 태깅하여 검색 및 구성을 용이하게 합니다.

Custom Vision의 장점

Custom Vision의 주요 장점은 컴퓨터 비전을 대중화하는 능력에 있습니다. 진입 장벽을 낮추어 전문 AI 인재가 없는 팀도 강력한 시각 지능 솔루션을 구축할 수 있게 합니다. 속도, 소규모 데이터 세트에 대한 효율성, 유연한 배포 옵션(클라우드 및 엣지)은 다양한 비즈니스 문제를 해결하기 위한 매우 실용적이고 비용 효율적인 도구입니다.

가격 및 플랜

Custom Vision은 Azure 생태계 내에서 프리미엄(freemium) 모델로 운영됩니다. 매월 제한된 수의 프로젝트, 훈련 시간 및 API 예측 호출을 포함하는 넉넉한 무료 등급이 제공되어 학습, 프로토타이핑 및 소규모 프로젝트에 이상적입니다. 더 큰 요구 사항을 위해 표준(유료) 등급은 사용량 기반 과금 모델을 따릅니다. 비용은 훈련 시간(시간당), 저장된 이미지 수, 예측 트랜잭션 양을 포함한 사용량을 기준으로 합니다. 이 유연한 가격 책정은 소비하는 리소스에 대해서만 비용을 지불하도록 보장하여 소규모 스타트업에서 대기업까지 확장 가능하게 합니다.