# スーパーバイズドモード - 画像結果

スーパーバイズドモードでは、次のメカニズムによって画像結果が表示されます。

欠陥を含む画像 | 中間得点画像 | 欠陥のない画像
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高い得点と赤い境界線を含む画像は、欠陥があることを示します。欠陥は赤い領域の輪郭で示されます。 | 中間得点を返す画像はグレーの境界線で囲まれます。ツールのパラメータのさらなる調整が必要な場合があります。 | 低い得点と緑の境界線を含む画像は、欠陥が検出されなかったことを示します。

中間得点の画像を補正する 1 つの方法は、ツールの得点しきい値を調整して、より高い得点またはより低い得点が画像を適切に分類できるようにすることです。ただし、この方法は、良好な画像と不良画像の分類にギャップがある場合にのみ有効です。ギャップがない場合は、より多くの画像が偽りの結果として分類されます。

注 : 詳細については、「スーパーバイズドモード – 再現率、精度、およびしきい値」のトピックを参照してください。

さらに多くのラベルを追加し、学習画像セットを再調整することは、中間得点の画像を補正するためのもう 1 つの方法です。

このシナリオで、次の操作を行います。

1. 適切なマークされているように見えない、中間得点の画像を識別します。

2. 画像が不適切にマークされていることを確認します。この例では、上の画像のオーバレイマーキングが非表示 (スペースバーが押されている) になっており、欠陥領域が正しく描画されていないことを示しています。
3. 不良領域としてすでにマークされている領域を保持するために、ビューを受け入れます。

4. 領域を編集します。

5. 欠陥領域を適切に塗りつぶします。

6. オプションで、この特定の画像に問題が生じている場合は、学習時に常に使用する画像のリストにさらに画像を追加することができます。