幾何変換を使った効果的な深層異常検知 (CNN画像分類モデル/教師なし/MVTec異常検知データセット) - Qiita

この記事では この記事では、画像の異常検知について、2年前の論文で提案された手法を深堀りして、その有用性について見ていきたいと思います。以下のような特徴に注目しました。 シンプルで効果的な画像の異常検知手法。 通常のCNN分類器、データ拡張の主な手法、これだけ。 理論的背景もシンプルで、企業等で応用展開しやすい。 画像の異常検知としては、画像の再構成誤差を使ったものに加えて、深層距離学習を使ったものが注目されていると思います。深層距離学習について昨年深く見てみました。 深層距離学習(Deep Metric Learning)各手法の定量評価 (MNIST/CIFAR10・異常検知) 欠陥発見! MVTec異常検知データセットへの深層距離学習(Deep Metric Learning)応用 これらもCNNを使ったもので、比較的シンプルで性能が高く、汎用性があります。しかし距離学習としての仕組