# High Detail 모드 프로세싱 매개변수

High Detail 모드의 Processing(프로세싱) 매개변수는 Green 분류 도구의 High Detail 모드가 어떻게 프로세스 되는지를 조정합니다. 딥러닝에서는 ‘inference(인퍼런스, 추론)이라고도 불립니다. 같은 모델을 활용하여 같은 이미지를 프로세싱하는 경우 결과는 항상 동일합니다.

이 매개변수를 변경해도 다시 트레이닝할 필요는 없지만, 데이터베이스를 다시 프로세싱하기 때문에 그 효과는 바로 볼 수 있습니다.

High Detail 모드에서 사용되는 프로세싱 매개변수는 임계치와 히트맵으로 2개입니다.

매개변수 | 설명
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Threshold(임계치) | 임계치 매개변수는 뷰가 분류되기 위한 최소 값을 결정합니다. 임계치보다 큰 score(점수) 값을 가지는 클래스 중에서 가장 큰 점수 값을 가지는 클래스가 best tag로 뽑힙니다. 만일 모든 클래스가 임계치보다 낮은 점수를 가지면, 해당 뷰는 n/c(not-classified, 분류되지 않음)으로 표시됩니다. Note: High Detail 모드에서 임계치의 기본값은 0%입니다. Focused 모드와는 다른 방식으로 각 태그에 대한 점수를 계산하기 때문입니다. High Detail 모드에서는 임계치 값을 조정하는 것을 권장하지 않습니다.
Heat map(히트맵) | 프로세싱 매개변수의 ‘히트 맵’은 High Detail 모드에서 어떤 영역이 클래스 분류에 중요한 단서가 되었는지를 사용자가 확인할 수 있도록 하는 옵션입니다. 이 옵션을 사용해서 주어진 데이터와 ground truth tags/labels(정답 태그/라벨)을 바탕으로 모델이 생성된 뒤, 도구를 다시 디버깅할 수 있습니다. 만일 히트 맵이 결함 이미지에서 결함이 아닌 다른 영역을 보고있다면, 다시 트레이닝을 해서 새로운 모델을 생성하는 것이 좋습니다. CAUTION: 히트 맵은 ‘불량 혹은 결함’ 이미지에 대한 단서를 제공합니다. 따라서, ‘양호 혹은 정상’ 이미지에서 어떤 영역을 가리키는지는 신경쓰지 마십시오. 히트맵은 정확한 segmentation 도구가 아닙니다. 빨간색 영역의 위치는 사람이 생각하는 것과 다를 수 있습니다. 따라서 경향성을 확인하기 위한 참고로만 사용하십시오. Note: High Detail 모드에서 "히트맵" 옵션을 사용하면 워크스페이스의 크기가 더 커질 수 있습니다. 단서를 찾는데에는 도움이 되지만 많은 저장 공간을 차지하는 히트맵이 생성되게 됩니다. 워크스페이스의 크기를 줄이기 위해서는 히트맵을 비활성화 하고 다시 프로세싱해서 워크스페이스를 저장하십시오.