Q:
アノマリー検出は良品のみで学習とのことですがNGの画像も使用されています。
どういったデータの使い方がされているのでしょうか
A:
アノマリー検出では画像分類などと同様に、学習（Train）・評価（Valid）・テスト（Test）の3つにデータを分割いたします。
あくまで分割されるのはOK画像のみで、NG画像は自動的にTestとして扱われます。
（Testはしきい値を算出するプロシージャ：compute_dl_anomaly_thresholdsで使用します。）

各データセットの役割は下記の通りです。
【Train】
学習時に使用するデータセットです。学習はOK画像のみとなります。

【Valid】
アノマリーマップに対してどの輝度値以上を領域抽出するかの閾値を決める、セグメンテーションしきい値の算出に使用されます。こちらもOK画像のみです。

【Test】
アノマリースコアに対するしきい値を算出する際に使用されます。NG画像も併せて使用します。