# Conceptos y terminología clave de ViDi

- Etiquetado

  El etiquetado es el proceso de anotar una imagen con la "verdad terreno". Dependiendo de la herramienta que esté utilizando, el etiquetado puede tomar diferentes formas. Se etiqueta un conjunto de imágenes por dos razones: para proporcionar la información necesaria para entrenar la herramienta y para permitir medir y validar el rendimiento de la herramienta entrenada respecto a la verdad terreno.

- Marca

  Las marcas de imagen son anotaciones producidas por las herramientas de ViDi. Las marcas producidas por una herramienta son las "respuestas" que la herramienta obtuvo al procesar una imagen concreta. El rendimiento de la herramienta se valida comparando las marcas producidas por la herramienta con las etiquetas que se han aplicado a la misma imagen. Al igual que con las etiquetas, las marcas específicas producidas dependen de la herramienta.

- Perturbación

  Perturbación es el proceso de mejorar la tolerancia de variación de la pieza e imagen de la red entrenada mediante la simulación del efecto de tipos específicos de variación.

- Conjunto de imágenes de entrenamiento

  Una colección de imágenes de su aplicación específica. Un conjunto de imágenes de entrenamiento debe representar imágenes de una pieza o proceso concretos adquiridas de forma consistente usando las características ópticas, mecánicas y de iluminación del sistema en tiempo de ejecución. El conjunto de imágenes de entrenamiento debe incluir imágenes que representen el rango previsto de apariencias de imagen que se espera ver en condiciones de funcionamiento normales.

- Recuento de épocas

  Las herramientas de aprendizaje profundo se entrenan suministrando repetidamente datos de imágenes muestreados como aportación a la red, procesando los datos, comparando los resultados con la verdad terreno esperada y, luego, ajustando las ponderaciones de la red e intentándolo de nuevo. El recuento de épocas es el número de veces que se procesa cada muestra de entrada a través de la red.

- Sobreajuste

  El entrenamiento de la red neuronal implica el ajuste iterativo de las ponderaciones de los nodos en la red hasta que la totalidad de la red genere respuestas a partir del conjunto de entrenamiento de imágenes que coincidan con el etiquetado de la verdad terreno para el conjunto de imágenes. Cuantas más épocas de entrenamiento se utilicen para el entrenamiento, con mayor precisión responderá la red a las imágenes del conjunto de entrenamiento. Sin embargo, después de cierto entrenamiento, el rendimiento mejorado de la red en el conjunto de entrenamiento irá acompañado de un peor rendimiento en las imágenes nuevas. Eso es el sobreajuste.

- Error de etiquetado

  Los errores de etiquetado se producen cuando la información sobre la verdad terreno que se suministra es inexacta. Son ejemplos típicos de esto el mal etiquetado de un carácter en el OCR, no etiquetar todas las instancias de una característica particular en todas las imágenes o etiquetar de forma incoherente la extensión de las regiones con defectos. Los errores de etiquetado pueden empeorar drásticamente el rendimiento de la herramienta.

- ROC

  La característica operativa del receptor (ROC) es una herramienta gráfica que permite visualizar y analizar el equilibrio entre la precisión y exhaustividad que muestra un conjunto particular de parámetros de entrenamiento al aplicarse a un conjunto particular de imágenes de entrenamiento.

- Valor F

  El valor F (o valor F1) es una media ponderada entre las puntuaciones de precisión y de recuperación que mide la exactitud de una prueba.

- Precisión

  El porcentaje de características o clases detectadas que son correctas (coinciden con la característica o clase etiquetada).

- Exhaustividad

  El porcentaje de clases o características etiquetadas que identifica correctamente la herramienta.

- Fracción de entrenamiento

  La fracción (porcentaje) de las imágenes del conjunto de imágenes que se utilizan para el entrenamiento. El uso de solo una parte del conjunto de imágenes para el entrenamiento permite validar el rendimiento de la herramienta entrenada en imágenes que no se han visto antes.

- Característica

  Una característica es un área visualmente distinguible en una imagen. Normalmente, las características representan algo que tiene interés para la aplicación (un defecto, un objeto o un componente concreto de un objeto).

- Tamaño de característica

  El tamaño subjetivo de las características de la imagen que se considera más importante para analizar el contenido de la imagen. El tamaño de la característica determina el tamaño de la región de la imagen utilizada para el muestreo.

- Densidad de muestreo

  La cantidad en la que el punto de muestreo se mueve en la imagen entre muestras, expresada en términos de tamaño de característica. Si el tamaño de característica es 100 y la densidad de muestreo es 1, la ubicación de muestreo se adelanta 100 píxeles entre muestras. Una densidad de muestreo de 4 adelantaría la ubicación de muestreo 25 píxeles entre muestras.

- Vista

  Una vista de una imagen es una región de píxeles en una imagen. El procesamiento de la herramienta se limita a los píxeles dentro de la vista. Para generar una vista, usted puede especificarla manualmente o utilizar los resultados de una herramienta que preceda en la cadena.

- Imagen de máscara

  Matriz bidimensional de píxeles que tiene el mismo tamaño que una vista. Los valores de los píxeles en la imagen de la máscara determinan si los píxeles correspondientes de la vista se usan para el procesamiento de entrenamiento o en tiempo de ejecución.

- Modelo

- Disposición espacial concreta de un conjunto de características (solo para las herramientas de localización azul y lectura azul). Durante un paso de posprocesamiento, las herramientas de localización azul y lectura azul pueden ajustar todas las características detectadas en una imagen a los modelos definidos para la herramienta. A continuación, se devuelve la pose general y la identidad del modelo.