# VisionPro Deep Learning 도구 이용 팁

다양한 VisionPro Deep Learning 도구 이용 시 다음 팁을 고려하십시오.

- 도구의 초점을 중앙에 모으려면, 뷰의 경계 주위에 마스크를 더하고, 마스킹 모드 매개변수를 마스크로 설정합니다. 이렇게 설정하면, 네트워크의 응답이 ROI의 중심에 집중될 것입니다.

- 어플리케이션에 회전된 feature가 포함되어 있다면, Blue 위치 도구가 회전을 적절히 다룰 수 있도록 알려줘야 학습시켜야 합니다.

  - 방향 매개변수를 활성화 (자세한 내용은 Feature 라벨 그래픽을 Oriented(방향)으로 설정하기 항목을 참조하십시오).
  - 다양한 회전 유형에 모두 라벨을 지정합니다.
- 노드 모델 사용 시에는, 기울이기를 활성화합니다. 기울이기를 활성화하면, 도구의 모델 search space(탐색 공간)이 다운스트림 도구가 쓸 수 있도록, 발견된 영역에 대해 affine 변환을 적용합니다.

- 비지도 모드에 대해 View Inspector를 이용해 Iterations 매개변수와 트레이닝 패스 매개변수를 설정합니다.

  View Inspector는 해당 도구가 이미지의 작은 결함에 대해 반응하지 않거나 반응이 강하지 않을 수 있는 영역을 그림으로 표현합니다. 생성된 heat map이 결함이 있는 곳을 "따뜻한 색으로" 표현할 수도 있지만, 결함을 반환할 정도로 heat가 강하지는 않습니다. 트레이닝 iteration을 늘리면, 도구가 이러한 "따뜻한" 영역에 대한 탐색 시간을 늘려서 해당 결함을 찾아 보고할 수 있게 됩니다.

  Iteration 매개변수를 늘리면, 도구가 이미지 중 따뜻한 지점을 탐색하는 데 많은 시간을 씁니다.

  트레이닝 패스 매개변수를 늘리면, 노이즈가 적은 곳과 노이즈가 많은 곳 사이에서 도구의 응답이 균일화되도록 시도합니다. 이 매개변수를 증가해야 한다는 일반적인 표시는 히트맵이 노이즈가 적은 영역 (즉, 복잡성이 낮고 보통인 경우) 보다 노이즈가 큰 (즉, 이미지의 구조가 양호하지만 이미지의 좋은 영역) 더 많은 "핫"한 경우입니다. 이미지 영역). highly structured, but good regions, of the image) than it is on low-noise regions (i.e. low complexity, normal regions of the image).