# 알려진 문제점

이 릴리스에서 다음과 같은 문제점이 밝혀졌습니다.

[딥러닝 도구]

- High Detail 모드에서는 멀티 GPU가 효율적으로 지원되지 않습니다.
  High Detail 모드를 다른 도구와 동시에 트레이닝하거나 프로세싱할 때는 여러 GPU를 사용할 때의 이점을 얻을 수 없습니다. 예를 들면, Focused 모드를 트레이닝 혹은 프로세싱하면서 동시에 High Detail 모드를 프로세싱하면, 각각의 작업은 한 번에 하나의 트레이닝 혹은 프로세싱 작업을 할 때보다 느려질 수 있습니다.
- High Detail 모드는 SuaKIT과는 다른 리사이즈 알고리즘을 사용합니다. (High Detail 모드만 해당됨)
  SuaKIT에서 불러운 모델을 VPDL 런타임 API와 사용하려면, 프로세싱 하기 전에 SuaKIT 리사이즈 API를 사용해주세요.

- Green 분류 도구의 High Detail 모드에서 학습된 클래스는 클래스 이름을 변경할 수 없습니다.

- GPU와 CPU 간의 프로세싱 결과가 다릅니다.
  소수점 둘째 자리에서 차이가 있습니다. 예를 들어 CPU와 GPU로 각각 처리하면 0.80 및 0.81과 같은 다른 결과를 얻을 수 있습니다.
- Red 분석 도구에서 뷰의 왼쪽 모서리까지 결함 영역이 확장되지 않습니다.
  이 문제를 피하기 위해서, 결함 영역이 이미지의 왼쪽 모서리에 맞닿을 때는 ROI를 원본 이미지 보다 4 픽셀 더 넓게 설정해주세요. 예를 들면, 만일 (x = 0, y = 0, w = 100, h = 100)과 같은 이미지가 있고 이 이미지의 결함이 왼쪽 모서리에 닿아 있다면, ROI 크기를 (x = -4, y = 0, w = 104, h = 100)로 잡아주세요.

- 더 작은 피처 크기 (특히 10보다 작음)를 설정하고 Red Analyze 도구 (지도 모드와 비지도 모드 모두)를 트레이닝하면 워크스페이스가 커집니다.
  워크스페이스 내에 히트맵을 저장하기위한 .vvb 파일이 주된 이유입니다. 예:

  - feature 크기 = 10, 샘플링 밀도 = 3, 8192x819 이미지 기준 1장 당 vvb 파일 크기 : 94MB
  - feature 크기 = 10, 샘플링 밀도 = 10, 8192x8192 이미지 기준 1장 당 vvb 파일 크기 : 1GB
  - feature 크기 = 40샘플링 밀도 = 3, 8192x8192 이미지 기준 1장 당 vvb 파일 크기 : 23KB

[워크스페이스]

- 만일 알 수 없는 이유로 도구가 정상적으로 저장되지 않으면, 워크스페이스와 도구를 내보내거나 복제할 수 없습니다.
  도구를 다시 프로세싱하고 워크스페이스를 저장하면 이 문제를 피할 수 있습니다.
- Boost::filesystem::rename 오류
  이 오류는 사용자나 시스템이 짧은 시간동안 반복적으로 워크스페이스를 저장할 경우 발생합니다. 이 에러는 저장하는 동안 문제가 발생했다는 경고입니다. 워크스페이스를 다시 저장하면 문제가 해결됩니다.

[큰 워크스페이스]

- 특히 10GB보다 큰 워크스페이스일 때,

- 서로 다른 워크스페이스에서 동시에 도구를 복제하면 복제 작업이 완료되지 않는 현상이 있습니다.
- 일부 이미지가 리포트에서 누락되는 경우가 있습니다.

[리포트]

- Report 생성 중에 PC를 log off하는 경우 리포트 이미지 중 일부가 검은색으로 보입니다.
  리포트 생성 중에는 PC를 로그 오프(원격 접속을 끈다거나 잠금 화면 등)를 피하기 바랍니다.

[플러그인]

- 플러그인 관리에서 같은 플러그인이 여러 번 추가될 수 있습니다.

[VisionPro Deep Learning 서비스]

- VisionPro Deep Learning에서 MultipleDevicePerTool은 더 이상 지원되지 않습니다. 따라서 서비스에서 “--gpu-mode =MultipleDevicePerTool’을 선택할 경우, ‘one or more error occurred’ 에러가 발생하게 됩니다.
  VisionPro Deep Learning 서비스를 실행하려면 다른 옵션을 선택해주세요.

[[더 이상 사용되지 않는 기능]

- 그룹 기능은 이번 릴리스 부터 지원하지 않습니다.
  - 4.1과 이전 버전에서 만들어진 "Group"을 포함한 이전 워크스페이스를 Cognex Deep Learning Studio 1.0로 "Group"이 나타나지만 수정할 수 없습니다.
  - 이전 버전의 워크스페이스에서 "Group"을 제거 후 Cognex Deep Learning Studio 1.0으로 import 하는 것을 추천합니다.