AI開発を進めていく上で検出漏れ（見つけたい領域を検出しない）や過検出（見つけたくない領域まで検出）してしまうことがあるかと思います。
そういった場合には、主にアノテーション方法を修正することで、検出漏れ、過検出を減らすことができます！
基板汚れ（オレンジ枠部内の黒い汚れ）の検査を例に紹介します。
1.検出漏れが発生している場合
①AI評価結果（ダッシュボード画面、結果サマリー）
検出漏れが5個発生
②結果サマリー表の数字をクリックし、検出漏れ画像のみを表示（5個だけが画像一覧へ表示された）
③虫メガネのアイコンをクリック
④検出漏れしている画像のアノテーション画面が表示される
⑤検出漏れしている箇所をアノテーションし、学習に使用にチェックを入れる
⑥トレーニングタブを選択
追加学習へチェックを入れ、学習を開始
⑦ダッシュボード画面
検出漏れが0個となり、検出漏れがなくなった
2.過検出が発生している場合
①AI評価結果（ダッシュボード画面、結果サマリー）
過検出が1個発生
②結果サマリー表の数字をクリックし、過検出画像のみを表示（1個だけが画像一覧へ表示された）
③虫メガネのアイコンをクリック
④過検出している画像のアノテーション画面が表示される（スルーホール部が誤って検出されている）
⑤過検出している画像に対しては、アノテーションしないことでOK画像として教える
具体的には検出状態を検出なし、学習に使用にチェックを入れる
⑥トレーニングタブを選択
追加学習へチェックを入れ、学習を開始
⑦ダッシュボード画面
過検出が0個となり、過検出がなくなった
