# 지도 모드 - 이미지 결과

지도 모드에서는 이미지 결과가 다음과 같은 메커니즘을 통해 표시됩니다.

결함이 있는 이미지 | 중간 점수 이미지 | 결함이 없는 이미지
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점수가 높고 빨간색 외곽선으로 표시된 이미지는 결함이 있는 이미지임을 나타냅니다. 결함은 빨간색 테두리 영역으로 표시됩니다. | 중간 점수를 반환한 이미지는 외곽이 회색이며, 도구의 매개변수를 추가적으로 조정할 필요가 있을 수 있습니다. | 점수가 낮고 초록색 외곽선으로 표시된 이미지는 결함이 검출되지 않은 이미지임을 나타냅니다.

중간 점수 이미지를 줄일 수 있는 방법 중 하나는 도구의 score(점수) threshold(임계치)를 더 높은 점수 또는 더 낮은 점수로 조정해서 이미지를 적절하게 분류하도록 하는 것입니다. 하지만, 이 방법은 정상인 이미지와 불량 이미지 분류 사이에 격차가 있을 때만 작동합니다. 격차가 없다면, 이 도구가 false 결과로 분류하는 이미지가 많아집니다.

Note: See the 지도 모드 - Score(점수) topic for additional information.

더 많은 라벨을 추가하고 트레이닝 이미지 Set을 다시 조정하는 것도 중간 점수 이미지를 줄일 수 있는 또 다른 방법입니다.

이 시나리오에서는 다음을 따르십시오.

1. 올바르게 마킹되지 않은 것으로 나타나는 중간 점수 이미지를 식별합니다.

2. 이미지가 부적절하게 마킹되었음을 확인합니다. 위 그림에 나온 예에서는 (Alt+방향키를 눌러서) 마킹 오버레이을 숨겼는데, 결함 영역이 부적절하게 그려졌음을 뜻합니다.
3. 뷰를 수락하여 불량 영역으로 마킹된 영역을 라벨로 변경합니다.

4. 영역을 편집합니다.

5. 결함 영역을 적절히 채웁니다.

6. 도구가 이 특정 이미지를 판단하는데 어려움을 겪는다면, 트레이닝 시 항상 사용되는 이미지의 목록에 해당 이미지를 추가할 수도 있습니다.