# Método de muestreo

Las herramientas de ViDi no muestrean las imágenes de entrada de manera uniforme (aunque el muestreo de imágenes sí cubre toda la extensión de la imagen). Durante el entrenamiento, las herramientas utilizan una técnica especial para muestrear selectivamente a una frecuencia más alta aquellas partes de las imágenes que se determinan que tienen más probabilidad de aportar información adicional a la red.

Dado que el entrenamiento de la red se realiza usando tanto información dentro de la región de muestra como información contextual en torno a la región de muestra, la herramienta puede estar fuertemente influenciada por las muestras recogidas en el margen de una imagen. Si está utilizando una vista dentro de una imagen, entonces la información de contexto de las muestras recogidas en el margen de la vista empleará píxeles de fuera de la vista para los datos de contexto. Si la muestra se encuentra en el margen de la propia imagen, la herramienta generará píxeles sintéticos para usarlos como contexto. Para controlar el método específico empleado para ello, puede usar máscaras, bordes y canales de muestra.

Las herramientas también permiten proporcionar máscaras para utilizar durante el muestreo. Eso le permite excluir explícitamente del entrenamiento partes de la imagen, aunque se consideren como contexto hasta regiones enmascaradas. (Puede utilizar esta propiedad como método alternativo para manejar los límites de la imagen: enmascarando el borde de una imagen, puede evitar que la herramienta recoja muestras de imágenes que requieran la generación de píxeles sintéticos para contexto).

Por último, si utiliza imágenes en color (o cualquier imagen con varios planos o canales), puede especificar explícitamente qué canales muestrear. El uso de varios canales tiene poca repercusión en el entrenamiento y tiempo de procesamiento, pero puede permitir que las herramientas funcionen con mayor precisión en aquellos casos en que el color aporte información importante en la imagen.