## 분류기 트레이닝

2 클래스 분류기를 트레이닝하여 OK와 NG의 두 가지 이미지 클래스를 구별하도록 이할 수 있습니다. 2 클래스 분류기가 입력을 인식하지 못하면 이미지는 미분류로 분류됩니다.

사용자가 이미지에 레이블을 지정하면 vision sensor은 클래스를 인식하도록 트레이닝됩니다. 사용자가 이미지를 충분히 분류하고 나면, vision sensor이 새 부품의 레이블을 제안하기 시작합니다. 신뢰도 지표는 제안된 레이블에 대해 vision sensor이 얼마나 확신하는지를 표시합니다.

앱을 트레이닝하려면:

1. 클래스마다 2개 이상의 부품에 레이블을 지정합니다.

   이 시점에서 vision sensor은 새 부품의 레이블을 제안하기 시작합니다. 신뢰도 지표는 제안된 레이블에 대해 vision sensor이 얼마나 확신하는지를 표시합니다.

   The bars under the labeling buttons represent the confidence the vision sensor has in correctly labeling the images. The confidence tends to improve as you label more parts. The vision sensor is well-trained once the confidence indicator can suggest labels with two or three bars.

2. 레이블을 지정하는 부품의 수를 늘려 vision sensor의 신뢰도를 높입니다.

3. 결과가 만족스러울 때까지 계속합니다.

4. 계속을 클릭합니다.

최상의 결과를 얻으려면:

- 다양한 부품 집합에 레이블을 지정합니다.

- vision sensor이 새 부품의 레이블을 올바르게 제안하는지 확인하십시오.

여기에서 찾을 수 있는 다른 기능:

- {{key:smartSensor.image.view}}를 클릭하면 관심 영역에 초점을 맞춰집니다.

- {{key:smartSensor.image.text}}를 클릭하면 라이브 피드 창에 클래스 레이블이 표시됩니다.

- 분류기 트레이닝 해제를 클릭하면 트레이닝을 재설정합니다.