🔄업데이트 내용

ATOM v1.3.1.1 릴리스 노트

이 버전은 Epic Pro v1.3.1 에 의존합니다. 업그레이드 전에 올바른 버전이 설치되어 있는지 확인하세요.

버전 개요

ATOM v1.3.1.1은 RC2, RC1, RC 후보 버전의 모든 기능 업데이트, 성능 최적화 및 버그 수정을 통합합니다. 이 버전은 파일 관리, FTP 데이터 전송, 딥러닝 프레임워크 및 연산자 기능에서 주요 기술적 돌파를 달성하여 사용자에게 더욱 안정적이고 효율적인 프로덕션 환경 솔루션을 제공합니다.

기능 추가 및 최적화

파일 관리 창

Windows, Ubuntu 시스템은 로컬 사용자 디렉토리 내 파일 및 파일 경로에 접근할 수 있으며, 스마트 카메라는 데이터 저장 폴더에만 접근이 허용됩니다
저장 연산자 등 폴더 경로 선택과 관련된 모든 매개변수 항목은 경로 선택기 창을 통해 선택 및 새로 생성된 저장 경로를 설정할 수 있으며, 로컬 및 원격 서버 파일 경로 접근을 지원합니다

파일 관리 인터페이스

빈 상태 인터페이스

document management

document management empty

FTP 데이터 전송

FTP 원격 서버 설정 튜토리얼: FTP 서버 구성 튜토리얼

FTP 데이터 전송 기능을 추가했습니다. Windows, Ubuntu, 스마트 카메라는 구성 후 모두 로컬 데이터를 LAN 원격 서버 장치에 실시간으로 기록할 수 있습니다

FTP 구성 인터페이스

FTP 전송 인터페이스

FTP configuration

FTP configuration interface

구성 단계:

먼저 FTP 원격 서버가 활성화되어 있는지 확인
홈페이지 설정에서 "FTP 설정" 클릭
원격 서버 정보 입력:
- IP 주소
- 포트(기본값 21)
- 사용자 이름
- 비밀번호
"연결 활성화" 클릭
연결 성공 후 후속 구성 진행

기능 특징:

FTP 데이터 전송은 기본적으로 활성화됩니다
경로 선택기를 통해 로컬 파일 경로와 원격 파일 경로를 각각 설정하면 파일이 실시간으로 동기화 전송됩니다
또한 전송 완료 후 로컬 데이터를 자동으로 삭제할지 여부도 선택할 수 있습니다
홈페이지의 FTP 구성은 전역적으로 적용됩니다. 활성화하면 지정된 로컬 경로에 새로 저장되는 모든 파일이 원격 서버에 자동으로 전송됩니다

FTP transmission

전역 FTP 구성 외에도 파일 저장 연산자는 독립적인 FTP 데이터 전송 매개변수 구성을 지원하여 특정 파일만 전송하거나 파일을 서로 다른 원격 서버에 동기화할 수 있습니다

개별 연산자의 FTP 매개변수를 구성할 때 IP 주소, 포트 번호, 사용자 이름 및 비밀번호를 입력한 후 먼저 "초기화" 버튼을 클릭하여 서버와의 연결을 설정해야 합니다. 연결이 성공한 경우에만 서버 디렉토리 관련 구성을 수행할 수 있습니다.

딥러닝 프레임워크 최적화

딥러닝 하위 프레임워크와 알고리즘 라이브러리를 업그레이드합니다. YOLO 관련 연산자의 경우 GPU를 활성화할 때 .pt 모델 사용을 권장하며, 이를 통해 메모리와 GPU 메모리(VRAM) 사용량을 크게 줄일 수 있습니다
Yolo 알고리즘 관련 연산자 가속 기능을 최적화하여 스마트 카메라, CPU, GPU의 세 가지 드롭다운 옵션을 제공하며, 업로드된 모델 데이터 형식을 검사하여 옵션과 일치하지 않는 경우 오류 경고를 표시합니다

추론 플랫폼 구성

추론 플랫폼 구성 2

reasoning platform

reasoning platform 2

연산자 추가 및 최적화

연산자 가속화

순서 있는 포인트 클라우드에 대해 반경 필터링, 법선 추정, 엣지 추출 오퍼레이터를 최적화하여 이전 버전 대비 계산 속도가 현저히 향상되었습니다:

오퍼레이터 이름	구버전 평균 처리시간(ms)	v1.3.1.1 신버전 평균 처리시간(ms)	처리시간 단축	속도 향상
반경 필터링	2868	260	90.93%	🔺 11배
반경 필터링 (법선 포함)	1200	298	75.17%	🔺 4배
포인트 클라우드 법선 추정	3023	390	87.10%	🔺 7.8배
포인트 클라우드 엣지 추출	2730	165	93.96%	🔺 16.6배

신규 연산자

신규 오퍼레이터 이름	기능 소개	오퍼레이터 도시
EpicRaw 저장	EpicRaw 파일 저장의 위치, 명명 방식 및 저장소 관리를 제어하는 데 사용됩니다.
검출 결과 저장	이미지 검출 프로세스에서 생성된 검출 결과 및 해당 원본 이미지 데이터를 로컬에 저장하며, 전이 어노테이션 플랫폼 업로드에 사용할 수 있습니다.
라벨링된 데이터셋 생성	특정 형식의 라벨링된 데이터셋을 생성하며, 전이 어노테이션 플랫폼에 업로드하여 딥러닝 모델 훈련에 사용할 수 있습니다.
회전 행렬을 평이동 회전 벡터로	Epic Pro와 더 범용적인 회전 벡터 데이터 형식으로의 변환을 용이하게 합니다.
포인트 클라우드 순서화	무순서 포인트 클라우드를 순서 있는 포인트 클라우드로 변환하며, 이미지 크기에 정렬할지 여부의 매개변수를 포함합니다.
범용 데이터 비교	임의의 두 동일한 데이터 타입의 속성값 또는 그 하위속성에 대한 비교를 지원하며, 설정 조건(크다, 작다, 같다 등)에 따라 불린 결과를 출력합니다. 프로세스 제어, 조건 트리거, 데이터 비교 등 다양한 시나리오에 유연하게 적용 가능합니다
포인트 클라우드 조건 필터링	바운딩박스의 "길이, 너비, 높이"에 따른 선별을 지원합니다. 필터링 속성에서 "방향 최소 바운딩박스 크기" 또는 "좌표축 정렬 바운딩박스 크기"를 선택할 때, 필터링 타입 매개변수에서 "길이, 너비, 높이"를 선택하여 선별할 수 있습니다

신규 오퍼레이터 이름

기능 소개

오퍼레이터 도시

EpicRaw 저장

EpicRaw 파일 저장의 위치, 명명 방식 및 저장소 관리를 제어하는 데 사용됩니다.

release notes 1

검출 결과 저장

이미지 검출 프로세스에서 생성된 검출 결과 및 해당 원본 이미지 데이터를 로컬에 저장하며, 전이 어노테이션 플랫폼 업로드에 사용할 수 있습니다.

release notes 2

라벨링된 데이터셋 생성

특정 형식의 라벨링된 데이터셋을 생성하며, 전이 어노테이션 플랫폼에 업로드하여 딥러닝 모델 훈련에 사용할 수 있습니다.

release notes 3

회전 행렬을 평이동 회전 벡터로

Epic Pro와 더 범용적인 회전 벡터 데이터 형식으로의 변환을 용이하게 합니다.

release notes 4

포인트 클라우드 순서화

무순서 포인트 클라우드를 순서 있는 포인트 클라우드로 변환하며, 이미지 크기에 정렬할지 여부의 매개변수를 포함합니다.

release notes 5

범용 데이터 비교

임의의 두 동일한 데이터 타입의 속성값 또는 그 하위속성에 대한 비교를 지원하며, 설정 조건(크다, 작다, 같다 등)에 따라 불린 결과를 출력합니다. 프로세스 제어, 조건 트리거, 데이터 비교 등 다양한 시나리오에 유연하게 적용 가능합니다

release notes 131 1

포인트 클라우드 조건 필터링

바운딩박스의 "길이, 너비, 높이"에 따른 선별을 지원합니다. 필터링 속성에서 "방향 최소 바운딩박스 크기" 또는 "좌표축 정렬 바운딩박스 크기"를 선택할 때, 필터링 타입 매개변수에서 "길이, 너비, 높이"를 선택하여 선별할 수 있습니다

release notes 131 5 release notes 131 9

신규 "법선 포함" 연산자

향후 알고리즘 통합에서 법선 포함 포인트 클라우드와 법선 미포함 포인트 클라우드의 데이터 처리를 용이하게 하고, 오퍼레이터 수량을 간소화하며 사용 난이도를 낮추기 위해, 현재 버전에서는 포인트 클라우드 관련 처리 오퍼레이터에 대해 통일된 최적화와 조정을 진행했으며, 다음과 같은 "법선 포함" 오퍼레이터를 추가했습니다:

포인트 클라우드 스티칭 (법선 포함)

팔레트 포인트 클라우드 제거 (법선 포함)

중심에서 직선까지 거리 계산 크기 (법선 포함)

포인트 클라우드 평면 투영 (법선 포함)

포인트 클라우드 컨벡스 헐 계산 (법선 포함)

포인트 클라우드를 이미지 크기로 채우기 (법선 포함)

포인트 클라우드 직선 정렬 (법선 포함)

법선 포함 포인트 클라우드 엣지 추출 (경위도 스캔법)

포인트 클라우드 이미지 형상 정렬 (법선 포함)

포인트 클라우드 스케일 변환 (법선 포함)

연산자 이름 최적화

이해하기 어렵거나 모호함을 야기할 수 있는 일부 오퍼레이터 이름을 최적화하고, 기능 효과가 중복되는 일부 오퍼레이터에 대해서는 삭제, 병합 처리를 진행했습니다:

기존 이름	v1.3.1.1 신버전
Canny이미지 엣지	2D 이미지 가장자리
백 세그멘테이션	인스턴스 세그먼테이션 V1
박스 검출 / 박스 검출onnx	객체 감지(방향 인식)
SAM프롬프트 세그멘테이션	대규모 모델 프롬프트 분할
FsatSAM프롬프트 세그멘테이션	세그먼트 애니싱 (고속)
GroundDino프롬프트 검출	텍스트 프롬프트 감지
포즈 방향 제한	자세 방향 조정
포인트 클라우드 최고층 필터링 (기울어진 최고층 높이 기반)	경사 평면 최상위 포인트 클라우드 추출
포인트 클라우드 최고층 필터링 (주변 상층 포인트 기반)	최상위 포인트 클라우드 추출 (주변 상위 레벨 포인트 기준)
포인트 클라우드 최고층 필터링 (최고층 높이 기반) / 포인트 클라우드 최고층 필터링 (ROI 내 상층 포인트 기반)	최상위 포인트 클라우드 추출
포인트 클라우드 평면 압축 / 포인트 클라우드 평면 압축 (법선 포함) / 포인트 클라우드 투영 필터링 / 포인트 클라우드 투영 필터링 (법선 포함)	포인트 클라우드를 평면으로 투영

기존 이름

v1.3.1.1 신버전

Canny이미지 엣지

백 세그멘테이션

박스 검출 / 박스 검출onnx

SAM프롬프트 세그멘테이션

FsatSAM프롬프트 세그멘테이션

GroundDino프롬프트 검출

포즈 방향 제한

포인트 클라우드 최고층 필터링 (기울어진 최고층 높이 기반)

경사 평면 최상위 포인트 클라우드 추출

포인트 클라우드 최고층 필터링 (주변 상층 포인트 기반)

최상위 포인트 클라우드 추출 (주변 상위 레벨 포인트 기준)

포인트 클라우드 최고층 필터링 (최고층 높이 기반) / 포인트 클라우드 최고층 필터링 (ROI 내 상층 포인트 기반)

최상위 포인트 클라우드 추출

포인트 클라우드 평면 압축 / 포인트 클라우드 평면 압축 (법선 포함) / 포인트 클라우드 투영 필터링 / 포인트 클라우드 투영 필터링 (법선 포함)

포인트 클라우드를 평면으로 투영

매개변수 이름 최적화

이번 조정에는 일부 전문 알고리즘 용어 매개변수가 포함되어, 모든 분들이 더 잘 이해하고 사용할 수 있도록 개선했습니다:

기존 매개변수 이름 신규 매개변수 이름

IOU임계값

중복 필터링 임계값

sobel 오퍼레이터 크기

엣지 검출 윈도우 크기
"검출 결과 추출" 오퍼레이터 "바운딩 박스 확장 픽셀" 매개변수 설정을 픽셀 위치에서 비율 확장으로 변경

기존 매개변수 이름	신규 매개변수 이름
IOU임계값	중복 필터링 임계값
sobel 오퍼레이터 크기	엣지 검출 윈도우 크기

연산자 설명 문서

현재 문서는 58개 기본 오퍼레이터의 재작성을 완료했으며, 80개 이상의 일반적으로 사용되는 오퍼레이터를 커버합니다. 향후 계속해서 문서를 보완하고 개선하여 각 오퍼레이터 매개변수 조정 효과의 도해 대조를 추가하고, 다양한 매개변수 조작의 효과 차이를 직관적으로 보여주어 모든 분들이 각 오퍼레이터를 더 잘 이해하고 활용할 수 있도록 도와드릴 예정입니다.

신버전 오퍼레이터 설명 문서는 사용자가 오퍼레이터 기능과 사용 방법을 전면적으로 이해할 수 있도록 도와드리며, 주로 다음 부분들을 포함합니다:

ATOM 오퍼레이터의 기능 설명(핵심 기능과 기본 원리), 사용 시나리오(실제 응용에서의 전형적인 시나리오), 입력과 출력 항목 소개
오퍼레이터의 각 구성 가능한 매개변수에 대한 해석 설명, 매개변수 설명(매개변수 기능과 기본 원리), 매개변수 조정 설명(매개변수 효과 설명과 경험 기법) 및 매개변수 범위(매개변수 값 범위, 기본값과 단위)를 포함
일부 오퍼레이터에는 주의사항을 보완했습니다. 예를 들어 오퍼레이터 다른 버전의 설명, 데이터 요구사항 및 설치 의존 항목 등의 내용

상호작용 최적화

포인트 클라우드 시각화 비교

입력, 출력 포인트 클라우드의 효과 차이를 시각화 대비하기 위해, 모든 포인트 클라우드 처리 오퍼레이터 출력을 포함하는 뷰에 "원본 포인트 클라우드" 표시 스위치를 신규 추가했습니다. 입력 원본 포인트 클라우드와 처리 후 출력 포인트 클라우드를 더욱 직관적으로 대비할 수 있으며, 기본적으로 "원본 포인트 클라우드"는 꺼진 상태입니다:

예시 오퍼레이터

출력 포인트 클라우드 (기본: 원본 포인트 클라우드 표시 끔)

출력 포인트 클라우드 (원본 포인트 클라우드 스위치 켬)

포인트 클라우드 ROI

release roi 1

release roi 2

포인트 클라우드 다운샘플링

release down 1

release down 2

포인트 클라우드 엣지 추출

release extract 1

release extract 2

매개변수 관리 최적화

매개변수 관리를 간소화하고 조작 편의성을 향상시키며, 더욱 직관적으로 매개변수를 보고 디버그할 수 있도록:

매개변수 설정에서 더 이상 "초기화 매개변수"와 "런타임 매개변수"를 구분하지 않고, 매개변수 항목으로 통일
매개변수 매핑 테이블에서 원래의 "초기화"와 "런타임"을 "매개변수 목록"으로 병합

【3D 거친 매칭】 오퍼레이터를 예시로
구버전 매개변수 설정	v1.3.1.1 신버전 매개변수 설정

【3D 거친 매칭】 오퍼레이터를 예시로

구버전 매개변수 설정

v1.3.1.1 신버전 매개변수 설정

release old 1

release old 2

release new 1

내보내기 기능 강화

알고리즘 그래프 내보내기 시, 관련 파일 목록 선택 창을 신규 추가하여, 체크박스를 통해 모델이나 가중치 파일을 알고리즘 그래프와 함께 패키지로 내보낼지 결정할 수 있습니다:

매개변수 매핑 위치 지정

매개변수 매핑 테이블에 "위치 지정" 기능을 신규 추가하여, 선택한 매핑 매개변수가 소속된 오퍼레이터의 캔버스 내 위치를 원클릭으로 빠르게 위치 지정할 수 있습니다. 오퍼레이터는 중앙에 표시되며, "청록색"으로 하이라이트됩니다:

캔버스 상호작용 최적화

캔버스에서 키워드 검색 시, 매칭된 오퍼레이터가 "노란색" 하이라이트로 표시되며, 키워드를 지우거나 검색 기능을 끄면 하이라이트 상태가 해제됩니다
ctrl + 마우스 왼쪽 클릭을 누른 상태로 연속 클릭하여 여러 오퍼레이터를 선택할 수 있으며, 선택된 오퍼레이터는 "보라색" 하이라이트로 표시되고, 다중 선택된 오퍼레이터를 동기화하여 이동하거나 일괄 조작할 수 있습니다. 캔버스를 더블클릭하면 다중 선택 상태가 해제됩니다

시작 체험 최적화

Ubuntu 시스템에서 트레이 아이콘을 왼쪽 클릭하여 소프트웨어를 열거나, 오른쪽 클릭으로 2차 메뉴 "Open ATOM"을 통해 인터페이스를 열 수 있습니다
ATOM 백엔드 시작 성공을 기다린 후, 브라우저 페이지가 자동으로 열립니다
단일 오퍼레이터 실행 시간을 30초로 제한하여, 실행 시간이 초과하면 프로세스를 중지하고 오류 알림을 제공합니다

스마트 카메라 적응

딥러닝 프레임워크가 스마트 카메라 ARM 칩에 적응하여, Yolo 관련 오퍼레이터에서 NPU 가속을 실현할 수 있습니다

통신 속도 최적화

Epic Pro와 Atom 통신 시간을 최적화하여, 사이클 시간을 100ms 단축했습니다

비디오 메모리 검사 속도 최적화

딥러닝 관련 오퍼레이터의 비디오 메모리 검사 로직을 최적화하여, 사이클 시간을 500ms 단축했습니다

실행 시간 통계 최적화

알고리즘 그래프 실행 소요 시간 통계 방식을 최적화했습니다:

오퍼레이터 실행 소요 시간 합계
Epic Pro와의 통신 소요 시간
오퍼레이터 간 데이터 전송 소요 시간

통계 결과가 더욱 정확해졌습니다

서브그래프 선행 저장 최적화

서브그래프 선행 저장 로직을 최적화하여, 서브그래프를 나가지 않고도 정확하게 저장할 수 있도록 했습니다.

경로 선택 창 최적화

Windows 시스템에서 경로 선택 창의 경로 표시를 최적화하여, C 드라이브, D 드라이브, 마운트 드라이브 등의 경로를 지원합니다.

문제 수정

【YOLOv8/v10 검출 및 세그멘테이션】 오퍼레이터에서 epicnn 모델 설정 및 GPU 활성화 시 환경 설정이나 의존성 문제로 인한 오류, 및 일부 환경에서 출력 결과 불안정, GPU 정상 사용 불가 문제를 수정했습니다
설치 패키지 환경 의존성을 업데이트하여 Ubuntu 시스템에서 오퍼레이터 가져오기 실패 문제를 수정했습니다
여러 오퍼레이터를 동시에 가져올 때 발생할 수 있는 오류 및 다중 로딩 문제를 수정했습니다
동일한 이름의 오퍼레이터를 여러 번 가져올 때 새로운 코드가 올바르게 로드되지 않는 문제를 수정했습니다

사용자 정의 오퍼레이터 클래스 이름 앞에 @register.register()를 @register.register(force_cover=True)로 수정한 후 가져오기를 진행하세요.

서브그래프 내에서 더 이상 사용되지 않는 오퍼레이터를 삭제할 수 없는 문제 및 더 이상 사용되지 않는 오퍼레이터 존재 시 실행이 멈추는 문제를 수정했습니다
3D 거친 매칭 노드에서 모델이 법선을 계산하지 않았을 때 충돌하는 문제를 수정했습니다
스마트 카메라 ATOM 페이지 재시작 버튼 권한 부족으로 정상 사용할 수 없는 문제를 수정했습니다
3D 거친 매칭(구버전) 노드에서 입력 포인트 수가 너무 적고, 다운샘플링 후 포인트 수가 참조 단계 크기보다 낮을 때 오류가 발생하는 문제를 수정했습니다
포인트 클라우드 무효 포인트를 0으로 채울 때, 법선 추정 노드와 엣지 추출 노드의 계산 범위가 너무 작아져 처리 시간 증가와 결과 부정확성을 초래하는 문제를 수정했습니다
분할 회전 자세 데이터 연산자가 방향 벡터를 잘못 분할하는 문제를 수정했습니다
일반 조건 판단이 빈 문자열을 입력할 때 잘못된 판단 결과를 출력하는 문제를 수정했습니다
ATOM 메인 그래프에 딥러닝 연산자가 포함되지 않을 때 GPU 메모리 해제 메커니즘이 적용되지 않는 문제를 수정했습니다
캡처 구성에서 모델을 추가할 때 모델 경로 오류 또는 모델을 찾을 수 없다는 메시지가 표시되는 경우가 있는 문제를 수정했습니다
비디오 메모리 관리를 최적화하여, Epic Pro가 딥러닝 모델 구성을 전환할 때 발생할 수 있는 비디오 메모리 오버플로 문제를 수정했습니다
삭제된 오퍼레이터 입력 연결선 프론트엔드 표시 이상 문제를 수정했습니다
일부 Windows 시스템에서 실행 시 Powershell 페이지가 자동으로 닫히지 않는 문제를 수정했습니다
엣지 추출, 거친 매칭, 컨벡스 헐 계산 등 오퍼레이터에서 입력 포인트 수가 너무 적을 때 오류가 발생하는 문제를 수정했습니다
windows10 프로페셔널 에디션에서 프론트엔드 인터페이스 열기 시 흰 화면이 나타나는 문제를 수정했습니다
"범용 조건 판단" 오퍼레이터 실행 매개변수를 Epic Pro 프론트엔드에 매핑할 수 없는 문제를 수정했습니다
"중복 포인트 클라우드 제거", "로컬 포인트 클라우드 제거", "모델 매칭 포인트 클라우드 제거" 오퍼레이터에서 포인트 클라우드 중복도가 매우 높을 때 결과가 부정확한 문제를 수정하고, 동시에 실행 시간을 단축했습니다
"업데이트 캡처 포인트 위치 좌표" 오퍼레이터 출력 결과 오류 문제를 수정했습니다
"범용 조건 판단" 오퍼레이터 모델 이름이 비어 있을 때 예기치 않은 오류를 보고하는 문제를 수정했습니다
일부 장치 ATOM 시작 오류 문제를 수정했습니다
"업데이트 캡처 포인트 위치 좌표" 오퍼레이터 출력 결과 오류 문제를 수정했습니다
수치 연산 오퍼레이터 입력이 비어 있을 때 단일 연산자 연산을 사용할 수 없는 문제를 수정했습니다
캡처 포인트 순서 오퍼레이터 정렬 전략이 설정되지 않을 때 출력이 비어 있는 문제를 수정했습니다
프론트엔드 로그 다운로드 실패 및 파일 크기 표시 이상 문제를 수정했습니다
"검출 결과 저장" 오퍼레이터 "부드러움" 매개변수가 적용되지 않는 문제를 수정했습니다