# 解析 (赤) ツール – アンスーパーバイズドモード

解析 (赤) ツールがスーパーバイズドモードのときは、良好な部品がどのような外観を持っているかをネットワークに学習させることに焦点が当てられます。学習中は、部品の合格画像 (すべての許容されるバリエーションを含む) のみを提示することをお勧めします。次に、ランタイム中に部品が提示され、以前に学習されたものから逸脱していることが検出された場合は、部品が不良であると考えられることが示されます。

アンスーパーバイズドモードでは、ツールの学習プロセスは次のようになります。

1. 部品の合格画像と、許容されるバリエーションをすべて含む画像を収集します。

2. 学習セット内の各画像をクリックして、画像を "良好" としてラベル付けします。

   1 回クリックすると "良好" な画像 (右上に緑のストライプで表示) としてラベル付けされ、2 回クリックすると "不良" 画像 (右上に赤いストライプで表示) としてラベル付けされます。

   "良好" ラベル | "不良" ラベル
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3. ツールに学習させます。

4. 既知の欠陥を含む画像を提示してツールの精度を判断することで、ツールを検証します。

   "良好" なマーキング | "不良" マーキング
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