전문 용어

레이블링:

수동으로 이미지 속의 타겟 물체에 대해 그려서 선택하는 것입니다.

데이터 세트:

Mech-DLK에서 도출한 레이블링된 dlkdb 형식의 파일입니다.

레이블링됨：

수동으로 레이블링을 한 후의 이미지 데이터입니다.

레이블링되지 않음:

아직 레이블링을 하지 않은 이미지 데이터입니다.

훈련 세트:

수동으로 레이블링한 후의 이미지 데이터 세트인데 모델 훈련에 사용됩니다.

검증 세트:

수동으로 레이블링한 후의 이미지 데이터 세트인데 모델 효과 검증에 사용됩니다.

OK 이미지:

결함이 없는 이미지입니다.

NG 이미지:

결함이 있는 이미지입니다.

훈련:

“훈련 세트” 를 사용하여 딥 러닝 모델을 훈련시키는 과정입니다.

검증:

훈련된 모델을 사용하여 데이터를 예측하여 결과를 출력합니다.

정확도:

모델을 통해 검증 세트에 대해 예측할 때 정확하게 예측한 부분은 샘플 총수에 점하는 비례입니다.

손실:

모델을 통해 검증 세트에 대한 예측 결과가 실제 결과와 불일치 정도를 평가합니다.

Epoch:

딥 러닝 알고리즘은 전체 훈련 세트에서의 러닝 횟수입니다.