# Red 분석 도구 - 감독 모드

Red 분석 도구가 감독 모드일 때는, 결함이 어떻게 보이는지를 네트워크에 가르치는 것이 초점입니다. 트레이닝 중에는 라벨 지정된 이미지만이 고려됩니다. 라벨 지정된 결함 영역이 트레이닝되어 결함에 대해 학습합니다. 나아가, 이 도구는 라벨 지정된 이미지에서 결함 영역을 포함하지 않는 부분도 학습합니다. 일반적으로 Red 분석 도구를 감독 모드에서 트레이닝하면, 도구가 결함을 감지하고 대응하도록 트레이닝하는 것입니다. 그러므로, 이미지에 라벨을 지정하는 가장 중요한 지침은, 이미지가 결함을 포함하는 것으로 라벨 지정되었다면, 이미지의 모든 결함에 라벨을 지정해야 한다는 것입니다.

감독 모드에서 어떤 이미지를 양호한 것으로(즉, 결함 영역이 없는 이미지라고) 라벨 지정하면, 도구는 이 이미지도 트레이닝에 이용합니다. 특히, 도구는 양호로 라벨 지정된 이미지가 결함 응답을 생성하지 않도록 네트워크를 트레이닝하려고 할 것입니다. 트레이닝 집합에, 결함이 없고, 라벨 지정된 양호 이미지를 추가하면, 양호한 이미지와 불량 이미지를 분류하는 도구의 성능 검증에 도움이 됩니다.

이미지를 선택할 때, 런타임에서 만나게 될 것으로 기대되는 결함을 모두 포함하는 것은 물론 결함이 없는 이미지도 포함하는 트레이닝 이미지 집합을 갖는 것이 좋습니다. 특정한 결함이 어떻게 보일지 도구에게 가르치지 않으면, 도구는 이러한 결함을 찾지 못할 것입니다. 예를 들어, 얼룩이 어떻게 보일지만 도구에 트레이닝시킨다면, 도구는 스크래치를 찾지 못할 것입니다.

감독 모드에서 도구를 트레이닝하는 절차는 다음과 같습니다.

1. 나타날 것으로 기대되는 결함 전체를 대표하는 이미지들을 수집합니다.

2. 트레이닝 이미지 집합의 각 이미지를 하나씩 보면서 주의 깊게 결함에 라벨을 지정합니다.

   결함 | 라벨
   --- | ---

3. 양호한 이미지를 몇 개 추가하고 양호라고 라벨을 지정합니다.
4. 해당 도구를 트레이닝합니다.

5. 결함은 물론 결함이 없는 양호한 이미지까지, 트레이닝에 이용되지 않은 이미지를 제시하여 도구를 검증합니다.

   결함 마킹