# Runtime Sampling(런타임 샘플링)

런타임에서 각 input 이미지는 철저하게 샘플링되며, 개별 샘플은 트레이닝된 네트워크에 의해 프로세싱됩니다. 트레이닝에 이용된 feature 크기가 런타임에도 이용됩니다(트레이닝된 네트워크가 트레이닝 때 이용한 입력과 일관된 입력을 프로세싱하도록 보장).

샘플링 밀도가 자동으로 결정되는 트레이닝과 달리, 런타임의 샘플링 밀도는 모든 Deep Learning 도구에서 사용자가 제어할 수 있습니다. 샘플링 밀도는 전후 샘플 간의 중복 정도를 결정합니다. 샘플링 밀도 비율이 1이면, 다음 샘플의 샘플링 위치가 feature 크기만큼 증가한다는 뜻입니다. 대부분의 도구는 샘플링 밀도 비율의 기본값이 3이며, 이는 샘플링 위치가 feature의 1/3만큼 증가하게 된다는 뜻입니다.

샘플링 밀도 = 1(4개의 샘플) | 샘플링 밀도 = 3(4개의 샘플)
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Blue 위치 도구 및 비지도 모드의 Red 분석 도구는 런타임에서의 샘플링에 추가적인 사용자 제어가 가능합니다.

- Blue 위치 도구는 feature를 검출한 장소에서 추가적으로 보간법에 의한 샘플링을 수행합니다. 이러한 추가적인 샘플을 이용해 feature pose를 정교하게 합니다. 사용자는 샘플링을 다시 하는 일을 중단하는 시점인, pose 개선의 정도를 지정하는 Precision 매개변수를 이용해 추가적인 샘플링 패스의 수를 제어할 수 있습니다.
- 비지도 모드 Red 분석 도구에서는, iterations 매개 변수를 이용해, 결함이 검출된 영역에서 수집하는 보간법에 의한 추가 샘플의 수를 지정할 수 있습니다. 이는 개별 이미지 내에서 복잡성의 범위에 변동성이 큰 이미지에 유용할 수 있습니다.

Note:

Focused 모드의 경우, 단일 런타임 이미지에 대해 프로세싱할 수 있는 샘플 수의 한계가 50,000으로 고정되어 있습니다. 샘플 수는 다음 식과 같이 feature 크기, 이미지 크기, 샘플링 밀도에 따라 결정됩니다.

마스킹 모드 매개변수를 활성화하였으면, 샘플 수는 마스킹된 픽셀의 비율만큼 감소합니다.

이미지 크기, feature 크기, 샘플링 밀도 설정이 한계를 넘는 경우, 다음 오류 메시지가 표시될 수 있습니다.

데이터베이스 샘플 'image_file.name'을(를) 프로세싱하지 못했습니다(샘플 최대 수 초과. 샘플링 밀도, 뷰 크기를 줄이고 feature 크기를 늘리십시오).

이 경우, 마스크를 이용해 ROI를 특정 영역에 국한하거나 feature 크기 설정을 크게 해 프로세싱하는 픽셀 수를 줄이는 대안을 검토하십시오.