# Focused 모드 샘플링 도구 매개변수

샘플링 도구 매개변수는 트레이닝 중 이미지를 샘플링하는 방법을 제어합니다. 자세한 내용은 Sampling Method(샘플링 방법) 항목을 참조하십시오.

Note:

- 상세 정보, 경계 유형, 마스킹 모드 매개변수는 전문가 모드가 활성화되었을 때만 이용할 수 있습니다. 이는 도움말 메뉴에서 활성화합니다.
- 도구가 트레이닝된 후 샘플링 매개변수를 변경하면, 기반이 되는 이미지 통계량이 근본적으로 변할 수 있어 트레이닝이 무효로 되며, 도구를 다시 트레이닝해야 합니다.

매개변수 | 설명
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Feature 크기 | 전형적인 feature의 지름을 픽셀 단위로 지정합니다. Feature 크기 매개변수는 이미지의 좌측 하단에 그래픽으로 표시되며, 이미지 내에서 그래픽을 이용해 크기를 변경할 수 있어 더 정확한 크기를 지정할 수 있습니다. Feature 크기는 프로세싱 시간(n2)에 큰 영향을 미칩니다. Feature 크기가 100이면 10일 때에 비해 100배 빠르며, 15 이하의 feature 크기는 대개 좋은 결과를 얻지 못합니다. Feature 크기를 설정할 때, 프로세싱 시간(Ptime)에 대해 다음을 고려하십시오. Note: 도구는 실제로 feature 크기 설정의 5배 크기인 영역을 봅니다. 하지만, feature의 중심부는 주변부에 비해 상세화 정도가 매우 높습니다. 자세한 내용은 Feature 크기 항목을 참조하십시오.
컬러 | 이미지를 샘플링할 때 이용할 컬러 채널의 수를 지정합니다. 1로 설정하면 컬러 이미지가 회색조로 변환됩니다. 이미지를 회색조로 처리 2채널 이미지(스펙트럴 이미지, 회색+알파) BGR 이미지 BGR(A) 이미지 Note: 이미지가 RGB(A)이면, 회색조로 변환됩니다. 계산 상의 효율(메모리 할당, 전송, 파일 저장, 색상 변환 등)을 위해, 항상 정확한 수의 채널로 설정하십시오. Deep Learning 도구는 BGR channel 오더를 사용합니다. 응용 프로그램이 컬러 이미지에 의존하면, 가능한 한 최소의 필요 색상 채널을 이용하고, 이미 정확한 수의 채널을 갖고 있는 이미지만을 전송해 변환을 회피하십시오. 이는 다음 때문입니다.
이미지 채널 수 | 트레이닝 채널 수 | 설명
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1(회색조) | 1 | 회색조 이미지에 맞는 설정.
1 | 2, 3, 4 | 이는 트레이닝 오류를 만들 가능성이 매우 큽니다.
2 | 1 | 도구가 첫 번째 채널만을 이용합니다.
2 | 2 | 도구가 완전한 픽셀 정보를 이용합니다.
2 | 3, 4 | 이는 트레이닝 오류를 만듭니다.
3(BGR) | 1 | 이렇게 하면 BGR이 회색조로 변환됩니다.
3 | 2 | 도구가 처음 두 채널(즉, B와 G)만을 이용합니다. B and G).
3 | 3 | 도구가 완전한 픽셀 정보를 이용합니다.
3 | 4 | 이는 트레이닝 오류를 만들 가능성이 매우 큽니다.
4(BGRA) | 1 | 이렇게 하면 BGRA가 회색조로 변환됩니다.
4 | 2 | 도구가 처음 두 채널(즉, B와 G)만을 이용합니다. B and G).
4 | 3 | 도구가 처음 세 채널(즉, B, G, R)만을 이용합니다. B, G and R).
4 | 4 | 도구가 완전한 픽셀 정보를 이용합니다.
경계 유형 | 이미지 외부의 픽셀을 어떻게 샘플링할지 지정합니다. 이 매개변수가 샘플링에 미치는 영향에 대한 자세한 내용은 Sampling Method(샘플링 방법)을 참조하십시오. Tip: 이미지의 경계에 추가 마스크를 추가하면 오류 검출률이 크게 낮아집니다. Black:이미지 외부를 단색(검은색)으로 채웁니다. Replicate: 마지막 픽셀로 이미지 외부를 채웁니다.
마스킹 모드 | 샘플링된 이미지에 마스크를 어떻게 적용할지 지정합니다. 마스크는 도구가 처리하는 영역을 제한하기 위해 이용됩니다. Note: 마스크는 트레이닝 이후에 설정해도 되지만, 트레이닝 이전에 설정하면 학습 단계에 도움이 됩니다. Transparent: 샘플은 이미지 중 마스킹되지 않은 부분에서만 수집되지만, context 영역의 데이터는 마스킹된 부분에서도 수집됩니다. 이렇게 함으로써 마스크나 ROI의 경계에 있는 feature나 결함이 중심에 위치한 feature 또는 결함과 동일한 응답을 가져오게 됩니다. Mask:마스크를 이용하면 마스킹된 영역을 무시하게 됩니다. 마스킹된 픽셀은 모두 0으로 설정되어, 트레이닝 또는 런타임 중 이미지에서 마스킹된 부분의 데이터는 고려되지 않습니다. 하지만, 동시에 마스크 경계에 가까운 결함 또는 feature에 대한 도구의 반응이 달라집니다. 이 설정은 도구가 ROI의 중심에 집중하게 할 때도 이용됩니다. Overlay: 추가적인 컬러 채널로 샘플 이미지에 마스크를 적용합니다.