# 라벨 적용

모든 도구에서 라벨 지정은 수작업입니다(각 도구에서 라벨 지정이 작동하는 구체적인 내용은 아래를 참조하십시오). 라벨 지정이 잘 되려면, 이미지 간에, 또한 관찰자 및 라벨 지정을 수행하는 사람 간에 일관성이 있어야 합니다. 이미지 Set를 여러 명에게 제공하여 라벨을 지정하게 했는데, 라벨들이 일치하지 않는다면, 도구도 제대로 작동하지 않을 가능성이 큽니다.

도구마다 절차는 조금 다르지만, 원칙은 동일합니다. 라벨 지정이 완료되면, 사용자는 도구를 트레이닝하고 도구가 제공한 Marking(마킹)을 검토할 준비가 된 것입니다.

Tip:

라벨 지정 절차의 속도를 높이는 한 가지 방법은 다음을 수행하는 것입니다.

1. 트레이닝 Set 내의 몇 개 이미지에 라벨을 지정합니다.
2. 해당 도구를 트레이닝합니다.
3. 이미지를 검토하고, 도구의 마킹이 정확한 위치에서 보기를 수락합니다(마우스 우클릭 후 보기 수락 선택 또는 CTRL + SHIFT + A). 이렇게 하면 마킹이 라벨로 변경됩니다. 지도 모드의 Red 분석 도구에서는 결함 영역을 편집해야 하는 경우도 있습니다.
4. 정확하지 않은 마킹은 이미지에서 삭제하십시오(마우스 우클릭 후 마킹 삭제 선택 또는 CTRL + C).

아래에서는 각 도구마다 라벨 지정의 구체적인 방법을 설명합니다.

- Blue 위치 도구

  Blue 위치 도구는 이미지 안의 feature를 찾고 식별합니다. Blue 위치 도구의 라벨 지정 과정에는 이미지 내의 feature 위치 및 이름 식별이 포함됩니다. 트레이닝 이미지 내 feature의 중심을 식별하고, feature 위에 feature 라벨 그래픽을 놓음으로써 feature에 라벨을 지정합니다. 방향 및/또는 스케일 변화이 활성화되어 있다면, 방향 또는 크기도 지정할 수 있습니다. feature 이름은 140자까지 지정 가능합니다.

  Note: 이 그림은 사각형 feature 그래픽을 보여줍니다. 원형 feature 그래픽을 이용할 수도 있습니다. 이는 '도구 > 디스플레이' 메뉴에서 원하는 feature 그래픽 구조를 선택함으로써 변경할 수 있습니다. 자세한 내용은 Blue 위치 도구 – feature 라벨 그래픽(원형 또는 사각형) 항목을 참조하십시오.
  그래픽 | 설명
  1 | Feature 그래픽의 방향을 나타냅니다. Feature 그래픽의 방향을 변경하려면, 방향 체크박스가 활성화되어야 합니다. 디스플레이가 원형 feature 그래픽으로 전환되면, 방향은 원형 그래픽의 중앙에 표시됩니다.
  2 | Feature의 경계
  3 | Feature의 중심.
  4 | 색상과 함께 feature 그래픽의 상태를 나타냅니다.
  5 | Feature 그래픽의 이름(140자).

  Note: 자세한 내용은 Blue 위치 도구 - 라벨 및 마킹 범례 항목을 참조하십시오.

- Blue 읽기 도구

  Blue 읽기 도구는 문자 및 문자열을 자동으로 판독하도록 미리 트레이닝되어 있으므로 라벨 지정이 필요 없습니다. 하지만, 응용 프로그램 검증 및 점진적 트레이닝을 위해 라벨 지정을 권장합니다. Blue 읽기 도구는 문자 위치에 대한 자세한 정보를 반환하지 않으므로, 정밀한 위치 라벨 지정은 필요 없습니다. 대신, 라벨은 문자의 대략적 크기와 ID만 하면 됩니다.

  1 | Feature 크기
  2 | Fature ID

- Red 분석 도구

  비지도 모드에서 도구에 제공되는 라벨은 결함 없는 트레이닝 이미지 뿐입니다.

  지도 모드에서 라벨 지정과정의 첫번째는 "양호"와 "불량"을 지정하는 것으로 즉, 결함이 없는 이미지와 특정 결함을 가진 이미지를 라벨링 하는 것입니다. 이어서, 불량 이미지에 대해서는 결함이 있는 픽셀에 영역을 그립니다. 라벨 지정된 결함 마스크가 이미지 상의 실제 결함과 일치하는 정확도가 도구 성능을 결정하는 핵심 요소입니다.

  1 | 결함
  2 | 라벨 지정 결함 영역(결함 위로 그려진 영역)

- Green 분류 도구

  필요한 라벨 지정 절차는 단순히 이미지가 속하는 클래스를 할당하는 것입니다.

  Note: Green 분류 도구의 Focused 모드에서는,Focused 모드 배타적 모드 매개변수를 이용해 트레이닝 이미지가 다수의 클래스에 속하는 것으로 라벨을 지정할 수 있습니다.