# 摂動

ViDi ニューラルネットワークには、実際に見た画像内の特徴だけを学習させることができます。学習画像セットには、すべての標準的な画像およびパーツのばらつきを表す典型的な画像のセットが含まれていることが理想です。ただし、多くの場合は、典型的ではない画像セットを使用して学習を実行する必要があります。特に、画像セットは短期間で収集される場合が多いため、時間の経過による標準的なパーツや照明のばらつき、およびカメラの光学的特性や外的特性の変化や調整が反映されません。

ViDi 学習システムでは、次のような摂動パラメータを使用して、操作中に予想される外観のばらつきの種類を指定することによって画像セットを補うことができます。

- 輝度
- コントラスト
- 回転
- スケール

摂動の種類ごとに、摂動の範囲を指定できます。

注 : 摂動は、実際の画像の収集および学習の代わりにはなりません。特に、画像の摂動は実際のパーツやシーンの外観における実際の変化を模倣したものにすぎません。