# 변동

ViDi 신경망은 이미지 내에서 실제로 보이는 형상만을 학습하도록 트레이닝할 수 있습니다. 이상적인 세계에서는, 트레이닝 이미지 집합이 정상적인 이미지와 부품 변동을 모두 표현할 수 있는 대표적인 이미지 집합이 될 것입니다. 하지만, 대개의 경우 대표성이 없는 이미지 집합으로 트레이닝을 해야 합니다. 특히, 이미지 집합은 단기간에 수집되므로, 시간에 따른 정상적인 부품과 조명의 변동, 카메라의 광학적, 외부적 특성의 변경 또는 조정 등은 반영되지 않는 경우가 많습니다.

ViDi 트레이닝 시스템에서 사용자는 다음과 같은 변동 매개변수를 이용해 실제 작업 중 예상되는 외관 변동을 지정함으로써, 이미지 집합을 보완할 수 있습니다.

- 휘도
- 대비
- 회전
- 스케일

각 변동 유형별로, 사용자는 변동의 범위를 지정할 수 있습니다.

참고 : 변동은 실제 이미지를 수집하고 트레이닝하는 것을 대체하지 못합니다. 특히, 이미지 변동은 실제 부품의 외관 또는 장면의 실제 변화를 대략적으로 나타내는 이상이 될 수 없습니다.