# 监督模式 - 图像结果

在监督模式下，图像结果通过以下机制显示：

有缺陷的图像 | 中等分数图像 | 无缺陷的图像
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具有高分和红色边框的图像表示存在缺陷。缺陷将以红色区域轮廓表示。 | 返回中等分数的图像将具有灰色边框，并且可能需要进一步调整工具的参数。 | 低分和绿色边框的图像表示没有检测到缺陷。

补偿中等分数图像的一种方法是调整工具的得分阈值，以允许更高或更低的得分，从而正确地对图像进行分类。但是，只有在良好和不良图像分类之间存在差异时，此方法才有效。如果没有差异，该工具会将更多图像分类为错误结果。

Note: 有关更多信息，请参阅监督模式 - 收回、精度和阈值主题。

添加更多标签并重新调整训练图像集是另一种补偿中等分数图像的方法。

在这种情况下：

1. 识别具有中等分数但分数看似不是正确标记的图像。

2. 确保图像标记不正确。在此示例中，在上图中，覆盖标记已隐藏（通过按空格键），表示缺陷区域未正确绘制。
3. 接受视图以保留已标记为不良区域的区域。

4. 编辑区域。

5. 正确填写缺陷区域。

6. 或者，如果工具对此特定图像有困难，您可以将图像添加到图像列表中，以便在训练时始终使用。