# Sampling Method(샘플링 방법)

Green 분류 도구의 Focused 모드, Red 분석 도구, Blue 위치 그리고 Blue 읽기 도구는 도구는 입력 이미지를 균일하게 샘플링하지 않습니다 (이미지 샘플링이 전체 이미지 범위를 포함하더라도). 트레이닝 중에는 이 도구들이 특별한 기법을 이용해, 네트워크에 추가적인 정보를 기여할 가능성이 크다고 판단된 이미지의 부분을 더 높은 비율로 샘플링합니다.

샘플 영역 주위의 정보 및 context 정보를 모두 이용해 네트워크 트레이닝을 수행하므로, 도구는 이미지의 가장자리에서 수집된 샘플에 큰 영향을 받을 수 있습니다. 이미지 내의 뷰를 이용할 경우, 뷰의 가장자리에서 수집된 샘플에 대한 context 정보는, 뷰 외부의 픽셀을 context 데이터로 이용할 것입니다.

1 | Feature 크기
2 | Sample Region(샘플 영역)
3 | Context Region(Context 영역)

샘플이 이미지 자체의 가장자리에 있다면, 도구는 context로 이용할 합성 픽셀을 생성합니다. 사용자는 마스크, 경계, 샘플 컬러 채널(각각 경계 유형, 컬러 이용)을 이용해 여기 이용되는 구체적인 방법을 제어할 수 있습니다.

또한 사용자는 샘플링 중 이용할 마스크를 제공할 수도 있습니다. 마스크 처리된 영역이 context로 프로세싱되는 경우라도, 사용자는 이를 통해 이미지의 일부를 명시적으로 제외할 수 있습니다.

마지막으로, 컬러 이미지(또는 다수의 평면 또는 채널이 있는 이미지)를 이용하는 경우, 어떤 채널을 샘플링할지 명시적으로 지정할 수 있습니다. 다수 채널을 사용하는 것은 트레이닝 및 프로세싱 시간에 큰 영향을 미치지 않지만, 컬러가 이미지에서 중요한 정보를 제공하는 경우 도구의 정확도를 높이는 데 도움이 됩니다.

Note: 다음 방법을 통해 이미지 경계를 처리하기위한 대체 방법으로 마스킹 모드 매개변수를 사용할 수 있습니다. 이미지의 경계를 마스킹하면 도구가 컨텍스트에 대해 합성 픽셀 생성이 필요한 이미지 샘플을 수집하지 않도록 할 수 있습니다.