13.7.6. 마무리

전체 과정을 처음부터 끝까지 보면: 카메라로 영상을 녹화하고, 클립을 업로드하여 프레임으로 샘플링하고, Auto Label과 검토 과정으로 프레임에 레이블을 달고, 합리적인 증강으로 데이터셋 버전을 구축하고, Roboflow의 서버에서 작은 YOLO 계열 검출기를 학습시키고, OpenMV 배포 대상에서 정수 양자화 TFLite 가중치를 다운로드합니다. 그러면 모델은 다른 모든 것과 동일한 ROMFS 흐름을 통해 로드됩니다.

이 모든 과정을 관통하는 하나의 아이디어가 있습니다: 카메라가 실제로 보게 될 것으로 학습하라. 모델을 실행할 카메라로 캡처하고, 모델이 마주칠 변동에 맞춰 증강하며, 하드웨어에 맞는 작은 해상도로 학습하십시오. 그렇게 만들어진 모델은 카메라에서 테스트할 때와 동일하게 수행됩니다.