【機械学習】最新論文の異常検知手法をMVTecデータセットの実験結果で比較してみた＆各手法のPythonコードも紹介【異常検知】 - Qiita

現在、世界最先端の画像の異常検知手法の性能は、どのくらいなのでしょうか？ 2021年度に国際会議に採択された論文の最新手法を調査してみました！（Pythonのプログラムコードも見つけたので、リンクを貼っておきます。） 論文の実験結果に記載されているMVTecデータセットのAUC値で各手法を比較してみたいと思います。 MVTecデータセットの画像例： 手法の概要紹介 CutPaste CVPR2021に採択された論文の手法。 CVPRはコンピュータビジョン系の世界最高峰の国際会議で、採択率は約20%。５人の一流の研究者が論文を投稿しても、１人しか採択されないという超難関です。 この手法のアプローチとしては、名前の通り、「カット＆ペースト」して学習用の異常画像を作成することです。 正常画像の一部の領域をランダムに切り取り、切り取った領域を正常画像に張り付けることで疑似的な異常画像を生成し、全く

[misshiki]

“現在、世界最先端の画像の異常検知手法の性能は、どのくらいなのでしょうか？”各手法「CutPaste」「InTra」「DifferNet」「ADFI」の比較。どの手法も高性能。