비지도 세그먼테이션 모듈 소개
비지도 학습은 레이블이 없는 데이터를 기반으로, 모델이 데이터 내의 패턴이나 구조, 특징을 스스로 학습하는 머신러닝 방식입니다.
비지도 세그먼테이션 모듈은 OK 이미지의 일관성이 높은 결함 검출 프로젝트에 적합합니다. 사용자는 이미지가 OK인지 NG인지 여부만 간단히 표시하면 되며(NG는 필수 아님), NG 이미지 내 결함의 정확한 윤곽을 따로 표시할 필요는 없습니다.
모듈은 각 이미지가 OK, NG 또는 Unknown(알 수 없음)인지 자동으로 판단하고, 히트 맵(heatmap)을 통해 결함이 의심되는 영역을 시각적으로 표시합니다.
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비지도 세그먼테이션 모듈은 OK 이미지의 일관성이 높고, 결함 종류가 많아 모든 결함을 사전에 정의하기 어려운 경우에 적합합니다. 반면, 이미지 분류 모듈은 결함 위치 파악이 필요 없고, 모든 클래스를 사전에 정의할 수 있는 경우에 적합합니다. |
튜토리얼 : 비지도 세그먼테이션 모델 훈련 및 사용
