# Focused 모드 변화 도구 매개변수

변화 매개변수를 이용하면, Deep Learning 도구가 인공적으로 트레이닝할 이미지를 생성하므로, 변화량이 큰 응용 프로그램의 결과를 개선할 수 있습니다. 다음 매개변수들은 모든 도구에 공통입니다.

변화 매개변수는 결합할 수도 있습니다. 이렇게 하면 매개변수를 별개로 이용하거나 결합하여 이용함으로써 더욱 복잡한 이미지를 생성할 수 있습니다.

Tip: 트레이닝 Set에 런타임 중 나타날 수 있는 변동이 포함되어 있지 않다면, 변화 매개변수를 이용할 수 있습니다. 예를 들어, 부품이 +/-45도 회전할 것으로 예상된다면, 회전 매개변수를 설정할 수 있으며, 이렇게 하면 소프트웨어는 트레이닝 중에 해당 각도만큼 이미지를 회전할 것입니다. 하지만 Cognex는 최선의 결과를 얻기 위해 실제 부품 변동의 샘플 이미지를 이용하도록 권장합니다. 부품이 회전하면, 음영이 달라지며, 인위적으로 이미지를 돌린 회전에서는 이러한 음영의 차이가 도구에 캡처되지 않기 때문입니다.

매개변수 | 설명
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Rotation(회전) | 가능한 방향을 지정해, 회전 각도 변동을 유도할 구간별 균등 분포를 정의합니다([0°,0°]로 설정하면 회전 변화가 적용되지 않습니다). 예를 들어, [-10°, 10°] 또는 [170°, 190°]로 설정하면, -10도에서 10도 사이, 또는 170도에서 190도 사이의 부품이 검출됩니다. 이러한 설정은 부품의 방향을 정규적인 방향으로 지정하거나 작은 각도의 변동이 있으면서 위 아래가 바뀌지만 그 사이는 아니게 지정할 수 있는 경우에 특히 유용합니다.
크기 | 1을 평균으로 하는 정규 분포를 지정하여 크기의 변동 요인을 추출합니다(0%로 설정하면, 적용되지 않습니다). 예를 들어, 크기를 100%로 설정하면, 원래 이미지 크기의 반부터 두 배까지(원래의 0.5x부터 2.0x까지)의 이미지를 제공합니다.
기존 = | 가능한 변화 = |  |  |
Aspect-Ratio(종횡비) | 1을 평균으로 하는 정규 분포를 지정하여 종횡비의 변동 요인을 추출합니다(0%로 설정하면, 적용되지 않습니다).
Shear(기울이기) | 1을 평균으로 하는 정규 분포를 지정하여 기울이기의 변동 요인을 추출합니다(0%로 설정하면, 적용되지 않습니다).
Flip(반전) | 샘플링 중 이미지의 무작위 반전을 수직, 수평, 수직/수평 모두 중 어느 방향으로 할지 선택합니다. 이는 개체 또는 표면에 해당 대칭성이 있을 때 유용합니다. 이 설정을 이용하면 트레이닝 데이터 양을 크게 늘릴 수 있습니다.
수평 |
수직 |
둘 모두 |
Luminance(밝기) | 1을 평균으로 하는 정규 분포를 지정하여 밝기의 변동 요인을 추출합니다(0%로 설정하면, 적용되지 않습니다)..
Contrast(명암대비) | 1을 평균으로 하는 정규 분포를 지정하여 명암대비의 변동 요인을 추출합니다(0%로 설정하면, 적용되지 않습니다).
대비 반전 | 트레이닝 샘플에 명암대비 반전을 시뮬레이션하기 위해 무작위로 명암대비를 반전할지 여부를 선택합니다. Note: 명암대비 반전 매개변수를 이용하려면 전문가 모드를 이용해야 합니다. 이는 도움말 메뉴에서 활성화합니다.