1. 앱 최초 실행시 설정에서 저장 경로 설정을 해줍니다.

• 파일 저장 위치를 설정하지 않으면 실행 할 수 없습니다.
• 파일 자동 저장이 선택 되지 않은 채로 예측을 실행 할 경우, 예측 완료 후 파일은 삭제 됩니다.
  • 기존에 자동 저장 되었던 이미지는 삭제되지 않습니다.
  • 파일 저장 위치 선택 시 다운로드 받을 때, 지정했던 App 이름으로 폴더 가 생성 되며 하위에 Input, Output 폴더가 생성되게 됩니다.
    • Input, Output 폴더가 존재하지 않는 다면 실행 시 문제가 발생 할 수 있습니다.
• 포트 변경은 50000 ~ 52000 사이의 원하는 포트 값을 입력하고 적용하기를 눌러 검증이 되면, 해당 포트로 앱이 재시작 됩니다.
  • 포트 port 란 ?
• 기본 포트 50001
  • 이후 앱이 재 시작 될 때, 사용자가 지정해 놓은 포트가 있으면 해당 포트로 우선 실행 요청을 보내게 되고, 이미 사용 중 이라면, 임의의 포트로 시작됩니다.

2.설정이 완료 된 후에 홈으로 돌아와 시작하기 버튼을 눌러 실행 화면으로 이동합니다.

• 실행 화면에서는 PipeLine 이미지를 볼 수 있습니다.
• 이미지 예측을 위한 Input File을 업로드 할 수 있습니다.
  • 업로드 가능한 파일 목록
    • png, jpg, jpeg, tif, tiff, bmp, dcm

Inference 실행 화면

1. PipeLine 이미지 클릭 시, DEEP:PHI 에서 구성 해 놓은 모듈의 파이프라인 이미지를 확인 할 수 있습니다.

   

   PipeLine 이미지

2. 업로드 버튼 클릭시 지정된 파일을 업로드 할 수 있습니다.

Input 파일 업로드

1. Input 파일 업로드 후 실행 버튼을 클릭하면 결과 이미지를 확인 할 수 있습니다.

※ 주의사항

• Transformation 은 지원하지 않습니다.
• Open Vino 에서 현재 classification 은 grad cam 을 지원하지 않습니다.