# アンスーパーバイズドモード

解析 (赤) ツールをアンスーパーバイズドモードで使用する場合は、次のステップに従います。

1. 必要に応じて、対象領域 (ROI) を調整します。表示領域内で右クリックし、メニューから [ROI の編集] を選択します。

   1. ROI を調整した後、[適用] ボタンを押すと、調整した ROI がすべての画像に適用されます。
   2. ツールバーの [閉じる] ボタンを押して続行します。
2. 画像に無関係な情報がある場合は、適切なマスクを追加して画像のそれらの領域を除外します。表示領域内で右クリックし、メニューから [マスクの編集] を選択します。

   1. [マスク] ツールバーから、適切なマスクを選択して編集します。

   2. 必要なマスクを追加した後、[適用] ボタンを押し、[マスクの適用] ダイアログで [はい] をクリックすると、すべての画像にマスクが適用されます。

   3. ツールバーの [閉じる] ボタンを押して続行します。
3. すべての画像を調べて、画像に「良好」または「不良」としてラベル付けします。
4. すべての画像がラベル付けされたことを確認します。
5. 学習前に、特徴のサイズパラメータが設定されていることを確認します。特徴のサイズパラメータは、ネットワークに、検出する対象欠陥のサイズのヒントを与えます。そのため、特徴のサイズパラメータの設定がアプリケーションの欠陥より大きいと、ツールが画像内の欠陥を識別しない可能性が高くなります。特徴のサイズを設定するには、パラメータ値を手動で調整するか、または特徴のサイズの対話型グラフィックスでサイズを変更します。
6. [ブレイン] アイコンを押して、ツールに学習させます。
7. 登録したら、結果を確認します。
   1. すべての画像を調べて、ツールによって画像内の欠陥が正しくマーキングされているかどうかを判断します。
      1. ツールが特徴を正しくマークしている場合は、画像を右クリックして [ビューの受け入れ] を選択します。
      2. 欠陥が正しくマーキングされていないか、または欠陥があることを識別できない場合は、次のステップに従います。
         1. 画像を右クリックして、[ビューの受け入れ] を選択します。
         2. 画像を再度右クリックして、[マーキングとラベルのクリア] を選択します。
         3. 欠陥のある画像に手動でラベル付けします。
   2. (a.) のシナリオの場合は、ツールを使用する準備が整っています。(b.) のシナリオの場合は、ツールに再度学習させて、ステップ 7 と 8 を繰り返す必要があります。