# ニューラルネットワーク処理

ランタイム時には、ランタイム画像からの各サンプルが、ツールの学習済みネットワークを使用して個別に処理され、サンプルごとに個々のネットワーク応答が取得されます。

ネットワークからの応答は、確率マップとして表現されます。つまり、サンプリングされた入力画像の領域内の各ピクセルに確率が割り当てられます。確率マップの意味は、どのツールが使用されているかによって異なります。

- アンスーパーバイズドモードの解析 (赤) ツールに対しては、応答はサンプリング領域の予期される外観と実際の外観の差異になります。
- スーパーバイズドモードの解析 (赤) ツールに対しては、応答はサンプリング領域内の各ピクセルが画像の欠陥内に存在する確率になります。
- 位置決め (青) および読み取り (青) ツールに対しては、応答はラベル付き特徴の中心がそのピクセル内にある確率になり、その確率が、指定されているしきい値を超えている場合には、特徴の識別と、その識別が正しい確率もツールによって提供されます。
- 分類 (緑) ツールに対しては、応答は分類と、その分類が正しい確率になります。

これらの画像全体の確率マップは、個々のサンプルに対して補間されたネットワーク応答から収集されます。ユーザに返される最終結果 (特徴のポーズと識別、欠陥領域) は、ユーザが外観の逸脱に対するしきい値を指定することで制御する結果の形成プロセス (アンスーパーバイズドモードの解析 (赤) ツール)、一致の品質 (位置決め (青) および読み取り (青) ツール)、欠陥の確率 (スーパーバイズドモードの解析 (赤) ツール)、またはクラスの確率 (分類 (緑) ツール) に基づきます。

上のコンテキストでは、ツールによって返される確率は、我々が特定の判断を下す可能性をそのまま反映したものではないこともあります。これは、ツールの "世界観が限られている" ことが主な原因です。つまり、我々の広範囲にわたる豊富な視覚経験に対してではなく、少数のクラスの非常に限られた視覚の世界に関する確率が返されるためです。したがって、たとえば分類 (緑) ツールでは、新しい、したがって未知のクラスに非常に高い確率を割り当てる場合があります。たとえこれらのクラスが我々にとっては非常に異なって見えたとしてもです。これは単に、ツールにとってはそのクラスはほかのクラスよりも既知のクラスに数倍も似ているように見えるためです。