# Lens Studio

Roboflow에서 학습된 모델이 준비되면, 모델을 SnapML에 배포할 수 있습니다.

## 작업 지원

다음 작업 유형은 호스팅 API에서 지원됩니다:

| 작업 유형       | Lens Studio 지원 |
| ----------- | -------------- |
| 객체 감지       | ✅              |
| 분류          |                |
| 인스턴스 세그멘테이션 |                |
| 시맨틱 세그멘테이션  |                |

*참고: Roboflow Train 3.0을 사용해 학습된 모델만 지원됩니다. 모델과 연결된 Versions 페이지를 확인하여 모델이 Roboflow Train 3.0으로 학습되었는지 확인할 수 있습니다.*

## Lens Studio에 모델 배포하기

Roboflow 사이드바에서 “Deploy”를 클릭한 다음, “Use with Snap Lens Studio” 상자가 보일 때까지 아래로 스크롤합니다. “Export to Lens Studio”를 클릭합니다.

<figure><img src="/files/18ab1314b7444338bab12d9a5adc3f582bccd84d" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

이 버튼을 클릭하면 모델의 클래스에 대한 정보를 보여주는 팝업이 나타납니다.

이 클래스들은 순서대로 정렬되어 있으며, 다음 단계에서 Lens Studio에서 모델을 구성할 때 사용됩니다. 나중에 사용할 수 있도록 클래스 목록을 기록해 두세요.

또한, 두 개의 파일이 다운로드됩니다:

1. Roboflow Lens Studio 템플릿은 최소한의 설정으로 애플리케이션에서 가중치를 사용할 수 있게 해 주며,
2. 그리고 모델 가중치입니다.

Roboflow Lens Studio 템플릿은 100 MB이므로, 인터넷 연결 상태에 따라 템플릿 다운로드에 몇 분이 걸릴 수 있습니다.

템플릿이 준비되면 Lens Studio에서 모델 설정을 시작할 수 있습니다.

### Lens Studio에서 모델 구성하기

아직 Lens Studio를 설치하지 않았다면 [Snap AR 웹사이트](https://ar.snap.com/lens-studio) 로 이동하여 최신 버전의 Lens Studio를 다운로드하세요. Lens Studio가 설치되면 모델 구성을 시작할 준비가 된 것입니다.

이 섹션에서는 Roboflow Lens Studio 템플릿을 사용합니다. 하지만 [MLController 컴포넌트](https://docs.snap.com/lens-studio/references/templates/ml/object-detection).

로 `Roboflow-Lens-Template.Isproj` 파일을 여세요.

<figure><img src="/files/587635ae00d3c80da044a36de3e15457d364b14f" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

애플리케이션을 열면 다음과 비슷한 화면이 보일 것입니다:

<figure><img src="/files/a203b1b32304d83b56c1c0783e22a94550ce8683" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

기본적으로 템플릿은 동전 개수 세기 모델을 사용합니다. 이 예제에서는 앞서 만든 카드 놀이 모델을 사용하겠습니다. 이 애플리케이션은 각 예측 주위에 박스를 그리지만, Lens Studio를 사용해 자신만의 필터와 로직을 추가할 수 있습니다.

Lens Studio의 왼쪽 사이드바 상단에 있는 “ML Controller” 상자를 클릭합니다:

<figure><img src="/files/e31a73906813314610e717163270f13234189628" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

그러면 미리보기 창 옆의 애플리케이션에서 사용할 모델을 구성할 수 있는 상자가 열립니다:

<figure><img src="/files/d191f535d9f397fbde08bc404dc965eda44bf1e9" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

데모 애플리케이션은 동전 카운터 예제에 맞게 구성되어 있습니다. 자신의 모델을 사용하려면 먼저 “ML Model” 상자를 클릭합니다:

<figure><img src="/files/32074e33971eb57cd4164f4bcc6d0475e77d11ef" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

그런 다음 Roboflow에서 다운로드한 가중치를 팝업 상자에 드래그합니다:

{% embed url="<https://blog.roboflow.com/content/media/2023/06/Screen-Recording-2023-06-21-at-11.02.58.mp4>" %}

가중치를 드래그하면 몇 가지 구성 옵션이 표시됩니다. 팝업의 “Inputs” 섹션에서 각 “Scale” 값을 0.0039로 설정합니다. bias 값은 기본값 그대로 두세요.

<figure><img src="/files/963b86f9bb659d35f640eb485dc61a1a5fdae3dd" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

그런 다음 “Import”를 클릭하여 모델을 가져옵니다.

### Lens Studio에서 클래스 구성하기

이제 모델이 Lens Studio에 로드되었습니다. 한 가지 단계가 더 남았습니다: 모델이 어떤 클래스를 사용하는지 알려주는 것입니다.

이전에 사용한 ML Model 버튼 아래의 “Class Settings” 탭에서 클래스 목록을 볼 수 있습니다. 이것들은 데모 프로젝트의 동전 카운터 예제에 맞게 구성되어 있지만, 자신만의 Lens Studio 프로젝트를 사용하고 있다면 이 값들은 비어 있을 것입니다.

<figure><img src="/files/deedbaddc143055bc366a2b5ec25a28ec5fe4a5c" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

여기서는 클래스 이름과 레이블을 설정해야 합니다. 레이블은 Roboflow 대시보드에 표시된 순서대로 입력해야 합니다. 다음은 카드 놀이 애플리케이션용 값 중 하나를 설정하는 예시입니다:

<figure><img src="/files/f0620ae657f541d5a997bd8a8d0f2f7db35e1a56" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

모델의 각 클래스에 대해 이 구성을 해야 합니다. Snap이 모델 가중치의 정보를 해석할 수 있도록 모델의 모든 클래스를 지정해야 합니다.

이제 애플리케이션을 사용할 준비가 되었습니다! “Preview” 상자를 사용해 컴퓨터에서 애플리케이션을 실행할 수 있고, 또는 [Snapchat과 페어링 기능](https://docs.snap.com/lens-studio/references/guides/general/pairing-to-snapchat).


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```
GET https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-ko/deploy/sdks/lens-studio.md?ask=<question>
```

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