# 画像

従来の手法かディープラーニングかを問わずすべてのマシンビジョンアプリケーションにとって、品質とコントラストの高い画像であることが重要な要素です。ViDi アプリケーションでは、画像が主な入力であり、ツールの学習に使用される画像によってその成功が決まります。また、ツールの学習に使用される画像は、ツールの展開時に使用される画像と同等でなければなりません。そのため、学習時の画像がより一貫性があり正確な表現であるほど、展開時のツールのパフォーマンスがより優れたものとなります。

また、重要なことは、画像の品質が低い場合、ViDi およびディープラーニングの機能によってそれを補完することはできないという点です。「garbage in, garbage out (無意味なデータをコンピュータに入力すると無意味な結果が返される)」の原則が適用されます。入力の品質は、ViDi によって達成できる結果の品質に直接影響します。

注 : 一連のツールは画像に関する共通のデータベースを共有していますが、各ツールはそれぞれ独自のビューとラベル情報を備えています。