Vision
Vision 블록은 이미지 데이터를 추론하는 AI 모델을 활용하여 입력된 이미지를 분석하고, 예측 결과를 출력 변수로 제공합니다. 블록 상단의 수정 버튼을 눌러 Vision 블록의 세부 설정을 변경할 수 있습니다.
설정
Vision 블록의 기본 동작 방식을 설정할 수 있습니다.
- Operation 명: 블록의 이름을 설정합니다.
- 모델 명: Model Hub에 등록된 모델을 선택합니다.
- 모델 버전: 선택한 모델의 버전을 지정합니다.
- 시간초과(ms): 요청 후 응답까지 허용되는 최대 시간을 설정합니다.
- 로그 저장: 블록에서 생성되는 로그의 저장 여부를 설정합니다.
전처리
EndPoint 블록을 통해 입력된 데이터를 AI 모델에 적합한 형태로 변환하는 전처리 Python 코드를 직접 작성할 수 있습니다.
경고
현재 AI 모델에서 지원되는 Python 라이브러리 목록을 확인하는 기능은 제공되지 않습니다.
조건
AI 모델의 예측 결과를 기반으로 특정 조건을 설정할 수 있습니다.
- 색상: 예측 결과 값이 설정된 조건을 충족할 경우 적용될 색상을 지정합니다.
- 조건명: 설정할 조건의 명칭을 지정합니다.
- 클래스: 분석된 예측 결과의 특정 클래스를 선택합니다.
- 타겟: 예측 결과를 평가할 기준을 선택합니다.
- 클래스 조건: 지정한 타겟의 값이 설정된 조건을 충족하면 특정 동작이 수행됩니다.
후처리
AI 모델의 분석 결과를 Python 스크립트를 활용해 원하는 형태로 변환하거나 가공할 수 있습니다.
ROI
ROI(Region of Interest) 영역을 지정하여 분석할 이미지의 특정 부분만 선택할 수 있습니다.
입력
- opData: Vision 블록에서 사용할 입력 값
출력
- base64: 모델이 처리한 이미지 데이터를 base64 형식으로 반환합니다.
- opResult: AI 모델의 예측 결과를 포함하며, 분석된 데이터와 예측값이 포함됩니다.
정보
IF 블록을 사용하여 특정 조건을 만족할 경우, Run / Stop 블록에 연결하여 AI 모델의 추론을 실행하거나 정지할 수 있습니다.