# Procesamiento de la red neuronal

En tiempo de ejecución, cada muestra de la imagen en tiempo de ejecución se procesa individualmente usando la red entrenada de la herramienta y obteniendo una respuesta de red individual para cada muestra.

La respuesta de la red se expresa como un mapa de probabilidad, en el que se le asigna una probabilidad a cada píxel de la región muestreada de la imagen de entrada. El significado del mapa de probabilidad depende de la herramienta que se esté utilizando.

- En el caso de la herramienta de análisis roja en modo No supervisado, la respuesta es la desviación entre la apariencia esperada y real de la región de muestreo.
- En el caso de la herramienta de análisis roja en modo Supervisado, la respuesta es la probabilidad de que cada píxel de la región de muestreo esté dentro de un defecto de la imagen.
- En el caso de las herramientas de localización azul y lectura azul, la respuesta es la probabilidad de que el centro de una característica etiquetada se encuentre dentro de ese píxel; y si dicha probabilidad excede un valor de umbral especificado por el usuario, entonces la herramienta también proporciona la identidad de la característica y la probabilidad de que la identificación sea correcta.
- En el caso de la herramienta de clasificación verde, la respuesta es la clasificación y la probabilidad de que la clasificación sea correcta.

Estos mapas de probabilidades de imagen completa se ensamblan en las muestras individuales a partir de las respuestas interpoladas de la red. Los resultados finales que se devuelven al usuario (poses e identidades de las características y regiones con defectos) se basan en un proceso de formación de resultados que el usuario controla especificando umbrales para la desviación en la apariencia (herramienta de análisis roja en modo No supervisado), calidad de coincidencias (localización azul y lectura azul), probabilidad de defectos (herramienta de análisis roja en modo Supervisado) o probabilidad de clase (clasificación verde).

En el contexto anterior, es importante entender que la probabilidad que devuelve una herramienta puede no reflejar bien nuestra noción de cómo de probable es determinado juicio. Ello se debe mayormente al hecho de que las herramientas tienen una "visión limitada del mundo", en el sentido de que no devuelven probabilidades con respecto a nuestra amplia y rica experiencia visual, sino más bien con respecto a su limitado mundo visual de un par de clases. Así, por ejemplo, en el caso de una herramienta de clasificación verde, es muy posible que la herramienta asigne una probabilidad muy alta a una clase nueva y, por ende, desconocida, aunque a nosotros dichas clases nos parezcan muy dispares. Ello se debe simplemente a que, para la herramienta, esa clase se parece mucho más a la clase conocida que cualquier otra.