Ai center 파이프라인 에서 모델 다시 학습 시키는거 아닌가요?

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안녕하세요~

ml package에서 Object Detection 사용 해서 이미지 찾는것을 하고 있습니다.

추가로 이미지를 학습 시키려고 하는데 ( Object Detection 해당 페이지 참고하여 labellimg 사용하여 xml파일 만듬 )

파이프라인에서 학습 시키는 것이 맞나요?
방법이 datasets에 이미지 올리고 파이프라인에서 다시 학습 시키는 것이 아닌가요?

다음과 같은 오류가 나서 문의 드립니다.

Full training of imgML 1.0 launched - Run 6e96c637-63ca-466e-bc18-df634eb29bb4
Full training of imgML 1.0 scheduled - Run 6e96c637-63ca-466e-bc18-df634eb29bb4
Full training of imgML 1.0 started - Run 6e96c637-63ca-466e-bc18-df634eb29bb4
Full training of imgML 1.0 failed - Run 6e96c637-63ca-466e-bc18-df634eb29bb4

Error Details : Pipeline failed due to ML Package Issue

37,075 - root:load_yolo_weights:83 - INFO: conv2d_86
2021-11-18 08:55:37,075 - root:load_yolo_weights:87 - INFO: batch_normalization_83
2021-11-18 08:55:37,080 - root:load_yolo_weights:83 - INFO: conv2d_87

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생성된 dataset으로 pipeline 태워 모델을 만드는게 맞습니다.

가중치 로그 이하에 에러메세지가 있으실 텐데,
보통 충분한 Dataset이 없는 경우, 트레이닝이 아예 되지 않습니다.

하기 링크의 조건을 충족시켰는지 확인해보시길 권장드립니다.
Object Detection (uipath.com)

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답변 감사합니다~

  • Having all images of same format
  • Having all images of same size, preferred 800*600
  • Having at least 100+ count of image for each category of object

공통된 사이즈로 100개 이상 이미지를 학습 시키지 않으면 오류가 발생 한다는 건가요?
헐… 한번 도전 해보게습니다.

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궁금한 점이 있습니다.

Dataset에는 img파일과 img에 대한 xml 만 올리면 되는건가요??