良品学習（異常領域検出）にて精度を改善する方法を紹介します！
良品学習では、未知の異常を見つけるのに有効なタスクですが、既知の不良に対してもっと検出精度を上げられたらと悩んでいる方は多いかと思います。
前処理や解析領域を変更するなど様々なテクニックはありますが、ここでは一番手っ取り早い方法を紹介します。
良品学習後に、不良箇所を教えることで精度は飛躍的に改善します！
①良品学習のみの場合
なんとなく不良部分は検出できておりますが、色が弱いところ時々あり、見逃しのリスクがあります・・・
②良品学習＋不良学習のハイブリッドの場合
①の良品学習のみに比べ、しっかりの色が強く反応できており、ノイズも消えております！
不良の教え方は以下の3つの手順のみです！
１．不良箇所を全て矩形で囲む（細密な色塗りで教えることも可能です）
２．検出あり［異常］を選択
３．学習フラグにチェックを入れる
良品学習（異常領域検出）での不良学習の詳細はこちら↓