Custom Vision
Azure Custom Vision은 학습된 이미지 모델을 기반으로 시각적 특성에 따라 이미지에 레이블을 적용하는 데 사용할 수 있는 Cognitive Service입니다. 자세한 내용은 Azure Custom Vision을 참조하십시오.
Custom Vision 작업을 사용하면 시각적 특성에 따라 이미지를 분류할 수 있습니다.
사전 요구 사항
워크플로에 Custom Vision 작업을 사용하기 전에 Custom Vision 포털에서 프로젝트를 만들었는지 확인합니다. 프로젝트에 다음 값이 있는지 확인합니다.
◦ 예측 키
◦ 프로젝트 ID
◦ 학습 키
워크플로에 Custom Vision 작업을 사용하려면 다음 단계를 완료합니다.
1. Azure에 있는 Custom Vision 작업을 캔버스에 끌어 놓고 마우스 포인터로 작업을 가리킨 다음 
을 클릭하거나 작업을 두 번 클릭합니다. Custom Vision 창이 열립니다.
을 클릭하거나 작업을 두 번 클릭합니다. Custom Vision 창이 열립니다.2. 필요한 경우 레이블을 편집합니다. 기본적으로 레이블 이름은 작업 이름과 동일합니다.
3. API 위치 목록에서 Cognitive Service의 위치를 선택합니다.
Custom Vision은 없음 커넥터 유형만 지원합니다.
4. 예측 키 필드에 프로젝트의 예측 키를 입력합니다.
5. 프로젝트 세부 정보 제공 목록에서 다음 옵션 중 하나를 선택하고 다음을 수행합니다.
◦ 수동을 선택하고 다음을 수행합니다.
a. 프로젝트 ID 필드에 만든 프로젝트의 ID를 입력합니다.
b. 이터레이션 ID 필드에 프로젝트의 이터레이션 ID를 입력합니다.
◦ 프로젝트 가져오기를 선택하고 다음을 수행합니다.
a. 학습 키 필드에 프로젝트의 학습 키를 입력합니다.
b. 프로젝트 목록에서 프로젝트를 선택합니다.
c. 이터레이션 목록에서 이터레이션을 선택합니다.
6. 다음으로 이미지 제공 목록에서 다음 옵션 중 하나를 선택하고 다음을 수행합니다.
◦ URL을 선택하고 이미지 URL 필드에서 공개적으로 액세스할 수 있는 이미지 URL을 지정합니다.
◦ 파일 업로드를 선택하고 이미지 파일 경로 필드에서 이전 작업의 출력을 매핑하여 이미지의 경로를 제공합니다.
이미지 파일의 최대 크기는 5MB입니다.
7. 결과 저장 목록에서 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.
◦ true - 이미지를 프로젝트에 저장합니다.
◦ false - 이미지를 프로젝트에 저장하지 않습니다.
8. 완료를 클릭합니다.
출력 스키마
Custom Vision 작업의 출력 스키마는 제공된 입력이 포함된 배열과 Azure Custom Vision 서비스가 이미지에 대해 반환한 예측을 반환합니다.
