# VisionPro Deep Learning 워크플로

- 이미지 수집

  명암 대비가 중요한 표준 머신 비전 applications에서 이미지 품질에 대한 모범 사례를 따르십시오.

  이미지 내의 결함 및 feature는 사람이 구분할 수 있어야 합니다.

  조명의 일관성, 작업 거리, 카메라 트리거 타이밍 등 가능한 모든 변수를 통제하십시오.

  Note: 자세한 내용은 이미지 캡처와 이미지 Set 수집 항목을 참조하십시오.

- 라벨

  이는 정상과 불량 구분, 관심 대상 feature 지정, 문자 정의, 이미지에 있는 것들의 유형 등 ground-truth를 도구에 적용하는 것입니다.

  모든 뷰에 정확한 라벨을 지정해야 합니다.

  Note: 자세한 내용은 Labeling(라벨 지정) 항목을 참조하십시오.

- 도구 매개변수 설정

  Deep Learning 도구 매개변수를 이용하여 네트워크의 트레이닝 및 이미지 프로세싱을 조정합니다.

  조정할 수 있는 공통적인 매개변수는 다음과 같습니다.

  - Feature 사이즈/패치 사이즈
  - 트레이닝 Set
  - Perturbation parameters(변화 매개변수)
  - 샘플링 밀도

  일반적으로, 매개변수 기본값 설정이 대개의 이미지 Set에 잘 적용됩니다. 먼저, feature 크기 이외의 매개변수는 조정하지 않은 상태로 트레이닝을 해 보십시오.

  Note: 이 도구의 구성에 대한 자세한 내용은 VisionPro Deep Learning 도구 매개변수 항목을 참조하십시오.

- 트레이닝

  트레이닝에서는 가능한 변동을 트레이닝 Set에 모두 포함하고 이미지에 정확한 라벨을 지정하는 것이 매우 중요합니다.

  트레이닝 시간은 응용 프로그램, 도구 설정, 네트워크 트레이닝에 이용하는 PC의 GPU에 따라 달라집니다.

  Note: 자세한 내용은 트레이닝와 트레이닝 Set 항목을 참조하십시오.

- 마킹 검토

  마킹은 각 이미지에 대해 Deep Learning이 제공하는 결과이며, 도구마다 고유의 그래픽으로 표시합니다.

  라벨은 개발자가 지정하는 것이고, 마킹은 Deep Learning이 생성하는 것입니다.

  Note: 자세한 내용은 Marking(마킹)와 VisionPro Deep Learning 도구 그래픽 항목을 참조하십시오.

- 결과 검증

  도구의 추가적인 결과는 Database Overview(데이터베이스 개요) 창에 표시됩니다. 또한 도구의 프로세싱 시간, 점수, 통계적 분석 등이 포함됩니다.

  Note: 자세한 내용은 Statistics(통계량) 항목을 참조하십시오.