不良の検出方法の代表格であるセマンティックセグメンテーション（以降、セマセグ）。
Yoloなど高性能なモデルが公開されており、多くの外観検査AI製品が採用していますが、
セマセグのアノテーションは非常に面倒であることが導入のネックになっています。
正常／不良の境目が曖昧な場合、正しくアノテーションすることすら困難です。

Roxy AI V2で新規追加した独自の『アテンションマップ』でこの問題を劇的に改善。
正常と不良の境界を意識する必要はなく、不良個所をワンクリックするだけでOK。
圧倒的に効率的にセマセグを実現します。