# Green 분류 도구

| Green 분류 도구는 이미지 내의 개체 혹은 전체 장면을 식별하고 분류하기 위해 이용합니다. 또한, 개체를 정렬하거나 추가 분석을 위해 연결할 때도 이용합니다. Green 분류 도구가 트레이닝되고 나면, 이미지에 태그를 할당하고 이를 이용해 이미지에 클래스를 할당합니다. 태그는 라벨로 나타나며, 할당된 클래스에 대해 도구가 갖고 있는 확실성이 백분율로 주어집니다. Green 분류 도구에는 두 가지 타입의 아키텍쳐인, Focused 모드와 High Detail 모드가 있습니다. Green 도구와 Focused 모드는 다른 아키텍처를 사용하고, 그 때문에 도구 매개변수에 일부 다른 점이 있습니다. 아키텍처가 다르기 때문에, 트레이닝 및 프로세싱의 결과와 소요되는 시간이 다릅니다. 아래의 표를 확인하고 목적에 맞게 사용해주세요.
| High Detail 모드 | Focused 모드
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장단점 | 느리지만 높은 정확도의 결과 | 비교적 덜 정확하지만 빠른 피드백
이 도구의 분류 기능을 이용할 수 있는 방법은 몇 가지가 있습니다. 이미지 내의 개체를 부품 A, 부품 B, 부품 C 등으로 단순히 분류하는 데 이용할 수 있습니다. 나아가, 다른 도구가 다운스트림에서 검사를 수행하기 이전에 이용하는 연결 도구로도 이용할 수 있습니다. 예를 들어, Green 분류 도구가 부품 B라고 판정하면, Red 분석 도구가 추가적인 검사를 실시하고, 부품 C라면, Blue 위치 도구가 feature 수를 세도록 할 수 있을 것입니다. Red 분석 도구의 다운스트림에서 찾아낸 결함의 종류를 분류하는데 사용될 수도 있고, Blue 위치 도구의 뒤에서 특정한 뷰를 생성한 모델 유형을 분류하는 데 사용될 수도 있습니다. 이 도구를 사용하려면, 사용자는 트레이닝 Set를 제공하고 적절한 라벨로 이미지를 태그해야 합니다. 이미지에 라벨이 지정되면, 해당 도구를 트레이닝합니다. 이어서 트레이닝에 이용되지 않은 이미지를 이용해 도구를 검증합니다.

Note: 이 Green 분류 도구의 구성에 대한 자세한 내용은 Green 분류 도구의 이용 항목을 참조하십시오.