# 神经网络处理

在运行时，使用工具训练的网络单独处理运行时图像的每个样本，并获得每个样本的单独网络响应。

网络响应表示为概率图，其中输入图像的采样区域中的每个像素被分配概率。概率图的含义取决于使用的工具。

- 对于处于无监督模式的红色分析工具，响应是采样区域预期和实际外观之间的偏差。
- 对于处于监督模式的红色分析工具，响应是采样区域每个像素（即像素在图像缺陷内）的概率。
- 对于蓝色定位和蓝色读取工具，响应是标记特征中心位于该像素内的概率，如果该概率超过您指定的阈值，该工具还提供特征标识和标识正确的概率。
- 对于绿色分类工具，响应是分类和分类正确的概率。

这些全图像概率图由单个样本的插值网络响应组合而成。返回给用户的最终结果（特征姿势和标识以及缺陷区域）基于用户指定以下方面的阈值来控制结果形成流程：外观偏差（无监督模式下的红色分析工具）、匹配质量（蓝色定位和蓝色读取）、缺陷概率（监督模式下的红色分析工具）或类概率（绿色分类）。

在上述背景中，务必要理解工具返回的概率可能无法很好地反映我们对某种判断可能性的认知。这主要是因为这些工具具有“有限的世界视角”，因此无法返回与人类广泛而丰富视觉体验有关的概率，而只能涵盖其非常有限的若干类的视觉世界。因此，例如对于绿色分类工具，即使对我们而言这些类看起差异巨大，但工具也非常有可能未新的、并因此未知的类分配非常高的概率。原因很简单，对于工具而言，该类与某已知类的相似度比其他类高出很多倍。