# 도구 매개변수

도구 매개변수 선택은 도구의 실행 속도에 직접 영향을 미치지만, 도구 속도와 정확도 또는 안정성 사이에는 상충 관계가 있습니다.

도구 매개변수 | 속도에 영향을 미치는 방식 | 최선의 대안 | 주의 사항
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아키텍쳐 (High Detail 모드) | Green 분류 도구의 High Detail 모드의 프로세싱 시간은 사후 처리 및 사전 처리 로직의 차이로 인해 SuaKIT Classification 프로젝트를 프로세싱 할 때 보다 약간 길어질 수 있습니다. |  |
Feature 크기 | Deep Learning 도구는 런타임에 input 이미지 전체를 샘플링해야 합니다. Feature 크기는 주어진 이미지 크기에 대해 필요한 샘플의 수를 결정합니다. Feature 크기가 크면, 샘플 수가 줄어듭니다. | Feature 크기가 크면 O(n2)는 속도가 증가합니다. | Feature 크기가 커지면 도구가 feature가나 결함을 놓치는 원인이 됩니다. Parameter Search 매개변수 최적화 유틸리티를 이용해 최적의 feature 크기를 찾습니다.
샘플링 밀도 | Feature 크기와 비슷하게, 샘플링 밀도도 주어진 이미지 크기에 대해 필요한 샘플의 수를 결정합니다. | 샘플링 밀도가 낮으면 O(n2)는 속도가 증가합니다. | Feature 또는 결함을 놓칠 위험.
개선 매개변수 | Blue 위치 및 Red 분석 도구에는 다음의 프로세싱 시간 매개변수가 있어 실행 속도가 늘어나는 대신 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. Blue 위치 도구: Precision Red 분석 도구: Iterations | Iterations 값을 늘리면, 프로세싱 시간이 비례적으로 증가합니다. |
낮은 Precision | 시스템이 특정할 구체적 요건(CUDA 컴퓨팅 역량 6.1 이상)을 충족하는 경우, Red 분석 및 Green 분류 도구에 낮은 Precision 프로세싱 모드를 활성화할 수 있습니다. 낮은 Precision 모드를 활성화하면 기존에 트레이닝된 도구가 프로세싱 중 낮은 Precision 계산 모드를 이용하도록 전환되고, 비활성화될 때까지 미래의 모든 트레이닝 작업에 낮은 Precision 도구를 생성합니다. Note: 도구가 낮은 Precision 모드를 사용하도록 전환된 후에 낮은 Precision 모드를 비활성화하려면, 다시 트레이닝해야 합니다. 낮은 Precision 도구는 정상 Precision 도구보다 25%에서 50%까지 실행 속도가 빠를 수 있습니다. | 낮은 Precision 도구의 추가적인 런타임 속도 향상은 튜링 텐서 코어가 있는 시스템에서 보입니다. | 도구가 낮은 Precision 모드를 이용하도록 변경하면, 해당 도구가 산출하는 결과에 약간의 영향이 있습니다. 일반적으로 고수준의 feature 식별, 결함 분류, 일반적인 분류는 변함이 없지만, 특정 feature 및 결함 영역 및 점수는 조금 변경될 수 있습니다.