OK 및 NG의 두 이미지 클래스를 구별하도록 이진 분류기를 트레이닝할 수 있습니다. 이진 분류기가 입력을 인식하지 못하면 이미지는 미분류로 분류됩니다.
이미지를 분류하면서 클래스를 인식하도록 이진 분류기를 훈련시킵니다. 충분한 수의 이미지를 분류하면 이진 분류기가 새 이미지의 클래스를 정확하게 결정합니다. 신뢰도 표시기는 이진 분류기가 제안된 레이블에 대해 얼마나 확신하는지를 나타냅니다.
최상의 결과를 얻으려면 다음 기준을 충족하십시오.
다양한 이미지 집합에 두 개의 서로 다른 클래스로 레이블을 지정합니다.
레이블이 지정되지 않은 새 개체에 대해 이진 분류기가 일관되게 올바른 클래스를 가져오는지 확인합니다.
트레이닝을 검증하려면 계속 레이블이 지정되지 않은 이미지를 표시하고 신뢰도 지표에 따라 결과를 확인합니다.
{{key:smartSensor.image.view}}을 클릭하여 전체 화면과 ROI 보기 사이를 전환할 수 있습니다.
{{key:smartSensor.image.text}}을 클릭하여 텍스트 오버레이를 켜거나 끌 수 있습니다. 이미지의 클래스 레이블이 OK, NG, 미분류인 경우 텍스트 오버레이가 표시됩니다.
분류기 트레이닝 해제를 클릭하여 이진 분류기를 트레이닝 되지 않은 상태로 재설정합니다. 두 레이블 카운트가 모두 0으로 재설정됩니다.