# サンプリング方法

ViDi ツールは入力画像を均一にサンプリングしません (ただし画像のサンプリングは画像全体に対応していません)。学習中、ツールは特殊な技術を使用して、ネットワークに追加の情報をもたらす可能性が高いと見なされた画像の部分をより高い割合で選択的にサンプリングします。

ネットワークの学習は、サンプル領域内の情報と、サンプル領域の周囲からのコンテキスト情報の両方を使用して実行されるため、画像のエッジで収集されるサンプルからの影響を大きく受ける場合があります。画像内のビューを使用している場合、ビューのエッジで収集されるサンプルのコンテキスト情報では、ビューの外側にあるピクセルもコンテキストデータを取得するために使用されます。サンプルが画像自体のエッジにある場合、ツールではコンテキストとして使用する合成ピクセルを生成します。この生成に使用される具体的な方法は、マスク、境界、サンプルチャネルなどを使用して制御できます。

ツールでは、サンプリング中に使用するマスクを指定することもできます。これによって、画像の一部を明示的に学習から除外することができます。ただし、マスクされた領域もコンテキストとして考慮されます(このプロパティは、画像の境界を処理するための代替手段として使用できます。つまり、画像の境界をマスクすることで、コンテキストを得るために合成ピクセルの生成が必要となる画像のサンプルの収集を阻止することができます)。

最後に、カラー画像 (または複数の面またはチャネルを含んでいる画像) を使用している場合は、どのチャネルをサンプリングするかを明示的に指定できます。複数のチャネルを使用すると、学習または処理時間に若干の影響が及びますが、色が画像内の重要な情報を提供するような場合にツールの精度が向上します。