스트림

Deep Learning에서 스트림은 트레이닝 이미지의 데이터베이스와 해당 데이터베이스에 작동하는 Deep Learning 도구의 집합으로 정의됩니다. 이를 이용하면, 응용 프로그램에 하나의 워크스페이스만을 갖고, 워크스페이스에 들어오는 데이터 스트림을 변경하기만 하면 됩니다.

모든 워크스페이스에는 도구의 순서를 갖고 있는 하나 이상의 프로세싱 스트림("기본" 스트림)이 있습니다. 특정 검사 응용 프로그램이 동일한 개체에 대해 다수의 다른 뷰 를 포함하고 있어 개별적인 프로세싱이 필요하다면, 스트림 개념을 이용해 이러한 일련의 프로세싱을 동일한 워크스페이스 내에서 그룹으로 묶을 수 있습니다.