# ViDiELClassify

ViDiELClassify 도구를 사용하면 이미지에서 개체 또는 전체 장면을 식별하고 분류할 수 있으며 이미지 배치에서 식별되거나 분류된 부분을 예측할 수 있습니다. ViDiELClassify 도구는 딥 러닝 기술을 활용하여 선택한 이미지 부분의 특성과 차이점을 구별하여 트레이닝 진행 상황을 실시간으로 피드백합니다.

## 워크플로

1. ViDiELClassify도구를 스프레드시트에 끌어 놓습니다.

   참고 : 이 예에서는 이미 영사 슬라이드를 가져와서 Fixture를 만들었습니다. 영사 슬라이드 만들기는 영사 슬라이드 관리를 참조하십시오. Fixture 만들기는 TrainPatMaxRedLine 함수 트레이닝 및 FindPatMaxRedLine을 참조하십시오.

   속성 시트가 표시됩니다.

2. Fixture 영역을 지정합니다.
   1. Fixture를 클릭하여 좌표 셀을 엽니다.

   2. 창의 왼쪽 위에 있는 절대 참조 삽입을 클릭합니다.

   3. 스프레드시트에서 Fixture 좌표를 선택하고변경 내용 수락을 클릭합니다.

   4. ViDiELClassify도구를 트레이닝하려는 이미지에서 영역을 클릭합니다.

3. ViDiELClassify 도구를 트레이닝하려면:

   1. 속성 시트의 일반 탭에 있는 샘플 수집에 체크하여 영사 슬라이드에서 이미지를 수집합니다.

      참고 :
      - 수집 가능한 최대 샘플 수는 300개입니다.
      - 샘플 수집을 시작한 후에는 관심 영역의 크기 또는 이미지 유형을 변경할 수 없습니다.

   2. 샘플을 수집하면 스프레드시트가 레이블 값으로 자동으로 채워집니다. 아직 이미지를 트레이닝하지 않았으므로 모두 #ERR 상태입니다.

   3. 트레이닝에 이미지를 포함하려면 녹화/재생으로 이동하고 다음을 클릭하여 도구에 이미지를 추가합니다.

      참고 : ViDiELClassify 도구 트레이닝에 사용하려는 모든 클래스 유형에 이미지를 추가하도록 하십시오.

      스프레드시트 함수에는 도구에 레이블이 지정되지 않은 이미지가 몇 개 있는지 즉 영사 슬라이드에서 몇 개의 이미지가 추가되었는지 표시됩니다.

   ViDiELClassify 출력에 대한 자세한 내용은 아래 표를 참조하십시오.

   매개 변수 | 설명
   --- | ---
   상태 | 모델의 상태 값을 표시합니다.
   클래스 수 | 지정한 클래스 수를 표시합니다.
   레이블 | 지정된 클래스 이름을 나열합니다.
   이미지 수 | 각 클래스에 속하는 이미지 수를 표시합니다.
   점수 | 각 클래스에 속하는 이미지에 대한 최상의 예측을 표시합니다. 참고 : 신뢰 점수는 0 - 100점 사이의 값입니다(100점이 가장 높은 신뢰도). 이 점수는 ViDiELClassify 도구의 예측이 정확하고 ViDiELClassify 도구가 특정 이미지에 정확한 레이블을 지정할 신뢰도를 나타냅니다.
   레이블 없음 | 레이블을 수동으로 지정하지 않은 이미지의 수가 표시됩니다.

4. 이제 도구 트레이닝을 시작할 수 있습니다.

   1. 스프레드시트의 ViDiEL 함수를 두 번 클릭하여 속성 시트를 엽니다.

   2. 트레이닝 탭을 클릭합니다.

   3. 새 클래스 추가를 클릭해 새 클래스를 추가합니다.

   4. 해당 클래스를 클릭하여 이미지를 분류합니다.

      참고 : 클래스 옆의 숫자는 해당 특정 클래스로 레이블이 지정된 이미지의 수를 나타냅니다.

      트레이닝 탭에 대한 자세한 내용은 아래 표를 참조하십시오.

      번호 | 구성 요소 | 설명
      --- | --- | ---
      1. | 미리보기 | 현재 사용 중인 이미지의 미리보기.
      2. | 이미지 | 컬렉션에서 이미지를 건너뛰거나 제거할 수 있습니다.
      3. | 분류 | 새 클래스를 추가하고 이미지를 분류합니다. 노란색 원은 각 클래스의 점수 링을 표시합니다.
      4. | 모델 상태 | 모델 상태는 도구의 레이블 지정 이미지 집합에 대해 유효성을 검증할 때 모델의 정확도를 측정합니다. 모델 상태는 각 클래스에 대표 이미지를 많이 추가하면 증가하는 경향이 있습니다. 개별 클래스에서 이미지마다 가변성이 큰 경우에는 도구가 정확한 결과를 예측한다고 해도 모델 상태가 낮게 유지될 수 있습니다. 따라서 모델 상태를 도구 유효성 검사를 위한 절대적인 기준으로 사용할 수는 없습니다.

5. 트레이닝 탭의 미리보기 섹션에는 영사 슬라이드에 추가한 이미지가 나열됩니다. 클래스를 사용하여 이미지에 레이블을 지정합니다.

   이미지에 레이블을 지정하면 도구가 자동으로 영사 슬라이드의 다음 이미지를 로드합니다.

6. 이제 이미지 탭에서 레이블이 지정된 이미지를 검토할 수 있습니다. 새로 고침을 클릭하면 촬상된 데이터를 모두 볼 수 있습니다.

   이미지 탭에 대한 자세한 내용은 아래 표를 참조하십시오.

   번호 | 구성 요소 | 설명
   --- | --- | ---
   1. | 선택 항목 삭제 | 분류에서 선택한 이미지를 제거합니다.
   2. | 선택된 항목 레이블 지정 취소 | 이미 레이블이 지정되었으며 선택된 이미지의 레이블을 해제합니다.
   3. | 레이블 적용 | 레이블이 지정되지 않은 이미지에 새 레이블을 적용하거나 이미 레이블이 지정된 이미지에 다른 레이블을 적용합니다.
   4. | 레이블이 지정되지 않은 항목 제거 | 레이블이 지정되지 않은 이미지 열의 모든 이미지를 제거합니다.
   5. | 모델 상태 | 모델 상태는 도구의 레이블 지정 이미지 집합에 대해 유효성을 검증할 때 모델의 정확도를 측정합니다. 모델 상태는 각 클래스에 대표 이미지를 많이 추가하면 증가하는 경향이 있습니다. 개별 클래스에서 이미지마다 가변성이 큰 경우에는 도구가 정확한 결과를 예측한다고 해도 모델 상태가 낮게 유지될 수 있습니다. 따라서 모델 상태를 도구 유효성 검사를 위한 절대적인 기준으로 사용할 수는 없습니다.
   6. | 등급 | 지정된 클래스와 해당 특정 클래스의 레이블이 지정된 이미지 수가 표시됩니다.
   7. | 도구 결과 | 합격: 도구가 점수가 가장 높은 클래스를 합격시킵니다. 불합격: 도구는 점수가 가장 높은 클래스를 불합격시킵니다. 이전 작업은 클래스에 불합격하도록 업그레이드되지만 기존 작업 결과는 기본적으로 합격으로 표시됩니다.
   8. | 레이블 지정되지 않은 이미지 | 각 클래스에 있는 레이블 지정되지 않은 이미지, 즉 각 클래스에 할당하지 않은 각 클래스에 속하는 것으로 도구가 예측한 이미지의 썸네일을 표시합니다. 각 이미지에 점수 링이 표시됩니다. 레이블이 지정되지 않은 이미지는 낮은 점수에서 높은 점수 순서로 정렬됩니다.
   9. | 레이블 지정 이미지 | 각 클래스에서 레이블이 지정된 이미지(사용자가 각 클래스에 할당한 각 클래스에 속할 것으로 도구가 예측한 이미지)의 축소판을 표시합니다.
   10. | 휴지통 | 분류에서 해당 클래스를 제거합니다.

   다음 기능을 사용하면 레이블 지정 및 분류를 쉽게 할 수 있습니다.

   - 다중 선택 이미지.

   - 마우스를 가져갈 때 전체 이미지 미리보기.

   - 이미지 끌어서 놓기.

7. 스프레드시트의 샘플 수집 체크 해제. 트레이닝된 이미지 데이터에 따라 테이블이 업데이트됩니다.