# 이미지 샘플 Set을 트레이닝 Set 및 테스트 Set로 이용

이미지 샘플 Set가 구성되면, 이를 Deep Learning 도구의 트레이닝 및 테스트에 이용할 수 있어, 배포 전에 도구의 성능을 검증할 수 있습니다.

Tip:

트레이닝 및 검증을 위한 이미지 샘플 생성 과정은 반복적으로 하는 것이 가장 좋습니다. 응용 프로그램 개발 과정의 처음에는 이미지 데이터베이스에 있는 이미지의 약 반을 트레이닝 이미지 샘플 Set로 선택합니다(트레이닝 Set 대화 상자에서, 카운트 매개변수를 50%로 설정합니다). 데이터베이스가 커지고 완전성이 높아지면, 이미지를 구성하는 부분(예: 아침 조, 오후 조, 저녁 조, 라인 1, 라인 2, 공장 1, 공장 2 등)이 더 많아질 것이며, 기존 이미지 샘플 Set에 추가되거나 이미지 샘플 Set가 추가될 수 있습니다.

도구의 일반화 상태를 평가할 준비가 되면, 트레이닝 Set의 카운트 매개변수를 100%로 변경하고 원하는 트레이닝 이미지 샘플 Set를 트레이닝할 수 있습니다. 이어서, 트레이닝된 도구에 대해 샘플 이미지 Set 테스트를 수행하여 다른 Set에 대한 성과가 어떤지 확인할 수 있습니다.

1. 수집된 이미지 데이터베이스에서 트레이닝 이미지 샘플 Set를 생성하십시오.
2. 별도의 Set를 테스트 이미지 샘플 Set로 생성하십시오.
3. 트레이닝 및 테스트 이미지 샘플 Set의 모든 이미지/뷰에 라벨을 지정하십시오.
4. 트레이닝 Set' 대화 상자에서, 트레이닝 이미지 샘플 Set를 선택하고 도구를 트레이닝하십시오.
5. 데이터베이스 개요'에서, 테스트 이미지 샘플 Set를 두 번 클릭하여 View Browser로 로드하십시오.
6. N 뷰 작업 메뉴에서 마킹 삭제를 선택하십시오.
7. 이미지를 프로세싱하십시오.

8. 테스트 이미지 Set의 통계량이 '데이터베이스 개요'에 표시됩니다.

   Note: 또는, '데이터베이스 개요'의 필터를 이용해 이미지 샘플 Set를 로드하고 프로세싱할 수도 있습니다.