# ViDi 핵심 개념 및 용어

- 라벨 지정

  라벨 지정은 이미지에 "Ground Truth"로 주석을 다는 과정입니다. 라벨 지정은 사용 중인 도구에 따라 달라집니다. 이미지에 라벨을 지정하는 이유는, 도구 트레이닝에 필요한 정보 제공과 트레이닝된 도구 성능의 측정 및 Ground Truth 대비 검증의 두 가지입니다.

- 마킹

  이미지 마킹은 ViDi 도구가 작성한 주석입니다. 도구가 생성한 마킹은, 도구가 특정 이미지를 처리하면서 얻은 "답"입니다. 도구가 생성한 마킹과 동일 이미지에 대해 사용자가 적용한 라벨을 비교하여 도구의 성능을 검증하게 됩니다. 라벨과 마찬가지로, 생성되는 구체적인 마킹은 도구에 따라 다릅니다.

- 변화

  변화는 구체적인 변동 유형의 영향을 시뮬레이션하여 부품 및 이미지 변동에 대한 트레이닝된 네트워크의 허용 오차를 향상하는 과정입니다.

- 트레이닝 이미지 집합

  구체적인 응용 프로그램에 쓰이는 이미지의 모음. 트레이닝 이미지 집합은 런타임 시스템의 조명, 광학적, 기계적 특성을 이용해 일관되게 촬상한 구체적인 부품 또는 공정의 이미지를 대표해야 합니다. 트레이닝 이미지 집합은 정상적인 운영 시 기대되는 이미지 외관의 기대 범위를 나타내는 이미지를 포함해야 합니다.

- Epoch 횟수

  딥 러닝 도구들은 샘플 이미지 데이터를 네트워크에 입력으로 제공하고, 데이터를 처리하고, 결과를 기대되는 Ground Truth와 비교하고, 네트워크 가중치를 조정하여 다시 시도하는 일을 반복함으로써 트레이닝됩니다. Epoch 횟수는 각 투입 샘플이 네트워크를 통해 처리되는 횟수를 말합니다.

- 오버피팅

  신경망 트레이닝에는 전체적인 네트워크가 이미지 트레이닝 집합으로부터 해당 이미지 집합의 Ground Truth 라벨에 일치하는 답을 내놓을 때까지 반복적으로 네트워크 내 노드의 가중치를 조정하는 일이 포함됩니다. 트레이닝에 이용되는 트레이닝 Epoch가 많을수록, 네트워크는 트레이닝 집합 이미지에 더 정확하게 응답하게 됩니다. 하지만, 어느 정도의 트레이닝 후에는, 트레이닝 집합에 대한 네트워크의 성능 향상에 새로운 이미지에 대한 열악한 성능이 따라오게 됩니다. 이것이 오버피팅입니다.

- 라벨 지정 오류

  사용자가 제공한 Ground Truth 정보가 부정확한 경우 라벨 지정 오류가 발생합니다. 전형적인 예로는, OCR의 문자에 잘못된 라벨을 지정하는 경우, 모든 이미지의 특정 형상의 모든 인스턴스에 라벨을 지정하지 못하는 경우, 특정 결함 영역에 범위에 지정된 라벨이 일관되지 않은 경우 등이 있습니다. 라벨 지정 오류는 도구 성능을 극적으로 떨어뜨립니다.

- ROC

  수신자 조작 특성(ROC)은, 트레이닝 매개변수의 특정 집합을 특정 트레이닝 이미지 집합에 적용할 때, 이에 의해 보여지는 Precision과 Recall 사이의 상반 관계를 시각화하고 분석할 수 있는 그래픽 도구입니다.

- F-score

  F-score(또는 F1 score)는 Precision과 Recall 점수 간의 가중 평균으로서 테스트의 정확도를 나타냅니다.

- Precision

  정확하게 감지(라벨 지정된 클래스 또는 형상과 일치됨)된 형상 또는 클래스의 백분율.

- Recall

  도구에 의해 정확하게 식별된, 라벨 지정된 형상 또는 클래스의 백분율.

- 트레이닝 부분

  이미지 집합 중 트레이닝에 이용된 부분의 백분율. 이미지 집합의 한 부분만을 트레이닝에 이용함으로써, 트레이닝된 도구의 성능을 처음 보는 이미지로 검증할 수 있습니다.

- 형상

  형상은 이미지에서 시각적으로 구별할 수 있는 영역입니다. 형상은 대개 응용 프로그램의 관심 대상(결함, 개체, 개체의 특정 구성 요소)를 나타냅니다.

- 형상 크기

  사용자가 이미지 내용을 분석하기에 가장 중요하다고 생각하는 이미지 형상의 주관적 크기. 형상 크기는 샘플링에 이용되는 이미지 영역의 크기를 결정합니다.

- 샘플링 밀도

  이미지 내에서 샘플 간에 샘플링 지점이 이동하는 양을 말하며, 형상 크기를 기준으로 표현됩니다. 형상 크기가 100이고 샘플링 밀도가 1이라면, 샘플링 위치는 샘플 간에 100픽셀 이동합니다. 샘플링 밀도가 4이면, 샘플 간에 25픽셀 이동합니다.

- 보기

  이미지의 보기는 이미지 내의 픽셀 영역을 말합니다. 도구 처리는 보기 내의 픽셀에 제한됩니다. 사용자는 보기를 수작업으로 지정할 수도 있고, 상위 도구의 결과를 이용해 보기를 생성할 수도 있습니다.

- 마스크 이미지

  보기와 같은 크기의 2차원 픽셀 배열. 마스크 이미지의 픽셀 값은, 보기의 해당 픽셀이 트레이닝에 이용될지 런타임 처리에 이용될지 결정하는 데 이용됩니다.

- 모델

- 형상의 집합이 특정하게 공간적으로 배열된 것(Blue 위치 도구 및 Blue 읽기 도구만 해당). 사후 처리 단계에서, Blue 위치 및 Blue 위치 도구는 이미지에서 탐지된 모든 형상을 해당 도구에 대해 정의된 모델에 맞출 수 있습니다. 이어서 모델의 전체적인 포즈 및 ID가 반환됩니다.