Custom Vision의 새로운 기능

  • 아티클

서비스의 새로운 기능에 대해 알아봅니다. 이러한 항목은 릴리스 정보, 비디오, 블로그 게시물 및 기타 유형의 정보입니다. 서비스를 최신 상태로 유지하려면 이 페이지에 대한 책갈피를 지정하세요.

2022년 5월

예상 최소 예산

  • 사용자는 이제 Custom Vision Portal에서 프로젝트 학습에 필요한 예상 최소 예산을 볼 수 있습니다. 이 예상 비용(시간 단위로 표시)은 사용자가 업로드한 이미지의 양과 사용자가 선택한 도메인을 기반으로 계산됩니다.

2020년 10월

사용자 지정 기본 모델

  • 일부 애플리케이션은 모델을 별도로 미세 조정해야 한다는 조건이 붙지만 대량의 공동 학습 데이터를 제공합니다. 따라서 사소한 차이가 있는 여러 원본의 이미지 성능이 향상됩니다. 이 예제에서는 평소와 같이 대량의 학습 데이터를 사용하여 첫 번째 모델을 학습시킬 수 있습니다. 그런 다음, 요청 본문에서 CustomBaseModelInfo를 통해 3.4 공개 미리 보기 API에서 TrainProject를 호출하여 첫 번째 학습 단계를 마친 모델을 다운스트림 프로젝트의 기본 모델로 사용합니다. 원본 프로젝트와 다운스트림 대상 프로젝트의 이미지 특징이 비슷한 경우 보다 나은 성능을 기대할 수 있습니다.

새 도메인 정보

  • 이제 Custom Vision 3.4 공개 미리 보기 API의 GetDomains에서 반환된 도메인 정보에는 지원되는 내보내기 가능한 플랫폼, 모델 아키텍처에 대한 간단한 설명 및 컴팩트 도메인의 모델 크기가 포함됩니다.

학습 차이 피드백

  • Custom Vision 3.4 공개 미리 보기 API는 이제 GetIteration 호출에서 TrainingErrorDetails를 반환합니다. 반복이 실패할 경우 이를 통해 실패의 원인이 학습 차이인지 알려주며, 보다 높은 품질의 학습 데이터를 더 많이 제공하면 이 문제를 해결할 수 있습니다.

2020년 7월

Azure 역할 기반 액세스 제어

  • Custom Vision은 Azure 리소스에 대한 개별 액세스를 관리하는 권한 부여 시스템인 Azure RBAC(Azure 역할 기반 액세스 제어)를 지원합니다. Custom Vision 프로젝트에 대한 액세스를 관리하는 방법을 알아보려면 Azure 역할 기반 액세스 제어를 참조하세요.

하위 집합 학습

  • 개체 감지 프로젝트를 학습하는 경우 적용된 태그의 하위 집합에 대해서만 선택적으로 학습을 수행할 수 있습니다. 특정 태그는 아직 충분히 적용하지 않았지만 다른 태그는 충분히 적용한 경우 이 작업을 수행할 수 있습니다. 자세히 알아보려면 C# 또는 Python의 클라이언트 라이브러리 빠른 시작을 참조하세요.

Azure 스토리지 알림

  • Custom Vision 프로젝트를 Azure Blob Storage 큐와 통합하여 프로젝트 학습/내보내기 작업 및 게시된 모델의 백업 복사본에 대한 푸시 알림을 받을 수 있습니다. 이 기능은 작업이 오래 실행될 때 결과를 위해 서비스를 지속적으로 폴링하는 것을 방지하는 데 유용합니다. 대신 스토리지 큐 알림을 워크플로에 통합할 수 있습니다. 자세히 알아보려면 스토리지 통합 가이드를 참조하세요.

프로젝트 복사 및 이동

  • 이제 한 Custom Vision 계정에서 다른 계정으로 프로젝트를 복사할 수 있습니다. 개발 환경에서 프로덕션 환경으로 프로젝트를 이동하거나 데이터 보안을 강화하기 위해 프로젝트를 다른 Azure 지역의 계정으로 백업할 수 있습니다. 자세한 내용은 프로젝트 복사 및 이동 가이드를 참조하세요.

2019년 9월

제안된 태그

  • Custom Vision 웹 사이트의 Smart Labeler 도구는 학습 이미지에 대한 제안된 태그를 생성합니다. 이렇게 하면 Custom Vision 모델을 학습할 때 많은 수의 이미지에 더 빠르게 레이블을 지정할 수 있습니다. 이 기능을 사용하는 방법에 대한 지침은 제안된 태그를 참조하세요.

2019년 5월

  • 버그 수정 및 백 엔드 개선
  • Azure 디렉터리를 더 쉽게 선택할 수 있도록 Azure 구독과 관련된 포털 UX 환경이 개선되었습니다.

2019년 4월

  • 이미지당 경계 상자 수에 대한 제한이 200으로 증가되었습니다.
  • TensorFlow로 내보낸 모델에 대한 상당한 성능 업데이트를 포함하여 버그 수정이 있었습니다.
  • Vision AI Dev Kit에 대해 개체 감지 내보내기가 추가되었습니다.
  • 프로젝트 검색을 포함하는 UI 조정이 있었습니다.

2019년 3월

  • Custom Vision Service가 Azure에 일반 공급되었습니다.
  • 성능 향상(특히 까다로운 데이터 세트 및 세분화된 분류)을 위해 새로운 Machine Learning 백 엔드가 포함된 고급 학습 기능이 추가되었습니다. 고급 학습 기능으로 학습을 위한 컴퓨팅 시간 예산을 지정할 수 있고 Custom Vision이 실험에 기초하여 최상의 학습 및 증강 설정을 식별합니다. 빠른 반복을 위해 기존의 빠른 학습을 계속 사용할 수 있습니다.
  • 3.0 API가 도입되었습니다. 2019년 10월 1일에 3.0 이전 API의 사용 중단 예정이 발표되었습니다. 시작하는 방법에 대한 예는 설명서 빠른 시작을 참조하세요.
  • 3.0 API에서 "기본 반복"이 게시/게시 취소로 바뀌었습니다.
  • 새로운 모델 내보내기 대상이 추가되었습니다. Dockerfile 내보내기가 Raspberry Pi 3용 ARM을 지원하도록 업그레이드되었습니다. 내보내기 지원이 Vision AI Dev Kit에 추가되었습니다.
  • 프로젝트당 태그 수 제한이 S0 계층에 대해 500개로 증가되었습니다. 프로젝트당 이미지 수 제한이 S0 계층에 대해 100,000개로 증가되었습니다.
  • 성인 도메인이 제거되었습니다. 대신 일반 도메인이 권장됩니다.
  • 일반 공급에 대한 가격이 발표되었습니다.

2019년 2월

  • Custom Vision의 Azure 공개 미리 보기로의 이동이 거의 완료됨에 따라 제한된 평가판 프로젝트(Azure 리소스와 연결되지 않은 프로젝트)의 종료가 발표되었습니다. 2019년 3월 25일부터 CustomVision.ai 사이트에서는 체험 Custom Vision 리소스와 같은 Azure 리소스와 관련된 프로젝트 보기만 지원됩니다. 2019년 10월 1일까지 Custom Vision API를 통해 기존의 제한된 평가판 프로젝트에 계속 액세스할 수 있습니다. 이렇게 하면 Custom Vision으로 작성된 모든 앱의 API 키를 업데이트할 시간이 주어집니다. 2019년 10월 1일 이후에는 Azure로 이동하지 않은 모든 제한된 평가판 프로젝트가 삭제됩니다.

2019년 1월

  • 지원이 새 Azure 지역(미국 서부 2, 미국 동부, 미국 동부 2, 서유럽, 북유럽, 동남 아시아, 오스트레일리아 동부, 인도 중부, 영국 남부, 일본 동부 및 미국 중북부)에 추가되었습니다. 미국 중남부에 대한 지원은 계속됩니다.

12월 2018일

  • 개체 감지 모델(도입된 개체 감지 컴팩트 도메인) 내보내기를 지원합니다.
  • 향상된 화면 판독기 및 키보드 탐색 지원에 대한 여러 액세스 가능성 문제를 해결했습니다.
  • 이미지 뷰어 및 빠른 태그 지정을 위한 향상된 개체 감지 태그 지정 환경에 대한 UX 업데이트입니다.
  • 향상된 품질의 개체 감지를 위한 개체 감지 도메인의 기본 모델을 업데이트했습니다.
  • 버그 수정.

2018년 11월

  • 개체 감지에서 로고 도메인에 대한 지원을 추가했습니다.

2018년 10월

  • 개체 감지는 유료 미리 보기로 전환됩니다. 이제 Azure 리소스를 사용하여 개체 감지 프로젝트를 만들 수 있습니다.
  • 제한된 평가판 프로젝트를 Azure 리소스 연결 프로젝트(F0 또는 S0) 링크로 보다 쉽게 업그레이드할 수 있도록 웹 사이트에 “Azure에 이동” 기능이 추가되었습니다. 제품의 설정 페이지에서 이 기능을 찾을 수 있습니다.
  • Windows ML의 Windows 2018년 10월 업데이트 버전을 지원하도록 ONNX 1.2로의 내보내기가 추가되었습니다. 특수 문자를 사용한 ONNX 내보내기를 포함하여 버그 수정이 있었습니다.

2018년 8월

  • 사용자에게 프로젝트 학습을 안내하는 "시작" 위젯이 customvision.ai 사이트 에 추가되었습니다.
  • 다중 레이블 프로젝트에 유용하도록 기계 학습 파이프라인이 추가로 개선되었습니다(새 손실 계층).

2018년 6월

  • 사용 편의성 및 접근성에 초점을 맞춘 UX 새로 고침 기능이 제공됩니다.
  • 많은 수의 태그가 있는 다중 레이블 프로젝트에 유용하도록 기계 학습 파이프라인이 개선되었습니다.
  • TensorFlow 내보내기의 버그가 수정되었습니다. 내보낸 모델 버전 관리가 지원되므로 반복을 2번 이상 내보낼 수 있습니다.
  • 버그 수정 및 백 엔드 기능이 개선되었습니다.
  • 이미지에 정확히 1개의 레이블만 있는 프로젝트에 대해 다중 클래스 분류가 사용되도록 설정되었습니다. 다중 클래스 모드에 대한 예측에서 확률을 더하면 1이 됩니다(모든 이미지가 지정된 태그로 분류됨).

2018년 5월

  • 제한된 평가판 프로젝트에 대한 미리 보기 개체 감지 기능이 도입되었습니다.
  • 2.0 API로 업그레이드
  • S0 계층이 태그 250개 이미지 50,000까지 확장되었습니다.
  • 이미지 분류 프로젝트용 기계 학습 파이프 라인의 백 엔드가 크게 개선되었습니다. 2018년 4월 27일 이후에 학습된 프로젝트에는 이 업데이트가 도움이 됩니다.
  • Windows ML에서 사용할 수 있도록 ONNX에 모델 내보내기가 추가되었습니다.
  • Dockerfile에 모델 내보내기가 추가되었습니다. 따라서 아티팩트를 다운로드하여 자신만의 Windows 또는 Linux 컨테이너(예: DockerFile, TensorFlow 모델 및 서비스 코드)를 빌드할 수 있습니다.
  • 일반(컴팩트) 및 랜드마크(컴팩트) 도메인에서 TensorFlow로 내보낸 새로 학습된 모델의 경우 모든 프로젝트의 일관성을 위해 평균값이 이제 (0,0,0)입니다.

2018년 3월

  • 유료 미리 보기로 전환되고 Azure Portal에 온보딩되었습니다. 이제 F0(무료) 또는 S0(표준) 계층으로 Azure 리소스에 프로젝트를 연결할 수 있습니다. 최대 태그 100개 이미지 25,000개까지 허용하는 S0 계층 프로젝트가 도입되었습니다.
  • 백 엔드가 기계 학습 파이프 라인/정규화 매개 변수로 변경됩니다. 따라서 확률 임계값을 조정할 때 고객이 정밀도-회수 상충 관계를 더 잘 제어할 수 있습니다. 이러한 변화의 일환으로, CustomVision.ai 포털의 기본 확률 임계값이 50%로 설정되었습니다.

2017년 12월

  • 이전에 릴리스된 iOS(CoreML)로 내보내기 외에 Android(TensorFlow)로 내보내기가 추가되었습니다. 이를 통해 학습된 컴팩트 모델 내보내기를 애플리케이션에서 오프라인으로 실행할 수 있습니다.
  • 소매 및 랜드마크 “컴팩트” 도메인이 추가되어 이러한 도메인에 대한 모델 내보내기가 가능합니다.
  • 버전 1.2 교육 API 및 1.1 예측 API가 릴리스되었습니다. 업데이트된 API는 모델 내보내기, "예측"에 이미지를 저장하지 않는 새로운 예측 작업을 지원하며 교육 API에 일괄 처리 작업을 도입했습니다.
  • 반복 학습에 사용된 도메인을 확인하는 기능을 비롯한 UX가 조정되었습니다.
  • C# SDK 및 샘플이 업데이트되었습니다.

Azure AI 서비스 업데이트

Azure AI 서비스에 대한 Azure 업데이트 공지 사항