# 신경망 처리

런타임에는, 런타임 이미지의 각 샘플이 해당 도구의 트레이닝된 네트워크를 이용해 개별적으로 처리되며, 각 샘플마다 개별적인 네트워크 응답이 얻어집니다.

네트워크로부터의 응답은 확률 지도로 표현되는데, 여기에서 입력 이미지의 샘플 영역 각 픽셀에 확률이 할당됩니다. 확률 지도의 의미는 어떤 도구를 사용하는가에 따라 다릅니다.

- 비감독 모드의 Red 분석 도구에서 응답은 샘플링 영역의 기대 모양과 실제 모양의 차이입니다.
- 감독 모드의 Red 분석 도구에서 응답은 샘플링 영역 내 각 픽셀이 이미지 결함 내에 있을 확률입니다.
- Blue 위치 및 Blue 읽기 도구의 경우, 응답은 라벨 지정된 형상의 중심이 해당 픽셀에 있을 확률이며, 이 확률이 사용자가 지정한 임계 값보다 크면, 도구는 형상 ID와 이 식별이 정확할 확률도 제공합니다.
- Green 분류 도구의 경우, 응답은 분류와 이 분류가 정확할 확률입니다.

이러한 전체 이미지 확률 지도는 보간법에 의해 네트워크 응답을 개별 샘플에 적용해 얻어집니다. 사용자에게 반환되는 최종 결과(형상 포즈 및 ID, 결함 영역)은 사용자가 모양 차이(비감독 모드의 Red 분석 도구), 일치의 품질(Blue 위치 및 Blue 읽기), 결함 확률(감독 모드의 Red 분석 도구), 클래스 확률(Green 분류)에 임계치를 지정함으로써 제어하는 결과 형성 과정에 기초합니다.

위 상황에서, 도구가 반환하는 확률은, 특정 판단이 얼마나 가능성이 높은가 하는 일반적인 인식을 잘 반영하지 않을 수 있음을 이해해야 합니다. 이는 주로 도구들이 "세계에 대한 제한적 관점"을 갖고 있기 때문입니다. 즉, 사람들의 광범위하고 풍부한 시각적 경험에 대한 확률을 반환하는 것이 아니고, 해당 도구가 몇 개의 클래스로 구성된 매우 제한적인 세계에 대한 확률을 반환하기 때문입니다. 그러므로, 예컨대 Green 분류 도구의 경우, 이 도구가 새롭고 따라서 알려지지 않은 클래스에 매우 높은 확률을 할당하지만 이 클래스는 사람 눈에 매우 다르게 보일 수 있습니다. 이는 단순히 도구가 볼 때 해당 클래스가 다른 것보다 알려진 해당 클래스에 훨씬 가까워 보이기 때문입니다.