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   - **Ground Truth 마킹:**
      - 결함이 있는 이미지에 대해 결함 영역을 bounding box 형식 또는 binary mask로 표시합니다.
      - 마킹된 데이터를 JSON 또는 CSV 형식으로 저장하여 모델 평가 시 사용합니다.
+       
+    <div style="text-align: center;">
+    <img src="https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/65e7d0935ea025ead9623dde/k8GQgaTK7JfQExNpCYpzz.png" height="500" width="100%" style="margin-right:5px;">
+    <p>Ground Truth Marking</p>
+    </div>
+
   - **데이터 분류:**
-     - Normal: 결함이 없는 정상 제품의 이미지.
-     - Defective: 결함이 있는 제품의 이미지. 결함 위치와 관련 정보가 포함됩니다.
+     - Good: 결함이 없는 정상 제품의 이미지.
+     - Anomaly: 결함이 있는 제품의 이미지. 결함 위치와 관련 정보가 포함됩니다.
 
 - **Data Processing Techniques:**
   - normalization:
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 # AD-CLIP Model Architecture
 
-
-![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/65e7d0935ea025ead9623dde/1wFBzBCgF4sOefROGE7RO.png)
+  <div style="text-align: center; margin-right: 20px;">
+    <img src="https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/65e7d0935ea025ead9623dde/1wFBzBCgF4sOefROGE7RO.png" height="500" width="90%" style="margin-right:5px;">
+    <p>CLIP-based Anomaly Detection Model Architecture</p>
+  </div>
 
 - **model:**
   - input_layer: