【速報】次世代の外観検査！？プロンプトを駆使した異常検知 - Qiita

先日、革新的な画像の異常検知（SAA）が出てきました。 何やら革命的な臭いがする... SAMを使った異常検知手法https://t.co/wmwFcbULdq コードはこちらhttps://t.co/3npK3FhnEz pic.twitter.com/JDs30bEJyQ — shinmura0 (@shinmura0) May 22, 2023 本稿では、操作手順 & 触ってみた感想をご報告します。 特長 本題に入る前に、どこら辺が革新的なのかざっくり説明します。 ※ SAAの詳細は論文をご参照ください。 学習データは不要 通常、学習（正常）データを数百枚用意しますが、この手法では正常データを必要としません。 ドメイン知識を導入できる 予め、異常の傾向をプロンプトに入れることにより、異常の特徴をモデルに教えることができます。 二点目が特に大きく、今までの異常検知では、積極的に異常の傾

[stealthinu]

異常検知をどんな異常かをいうのをプロンプトで説明することで異常検知できてしまうという…　まあChatGPTがすでに存在している世界だからそうなんだけどさ…というすごい手法。これは次世代だわ。

[georgew]

まだ本気出してないバージョンとはいえ、十分に驚愕。

[napsucks]

言葉で説明するだけで異常検知ができるのか。すごすぎるな。これまで「見りゃわかるのにまったく、ここだよここ」と愚痴りながら異常画像を集めていたことが不要になると。

[shunkeen]

異常率が低いかつ、異常の種類が多様だから学習データが揃わなくて、ファインチューニングするのも難しいし、ならプロンプト（ドメイン知識）で、推論時にモデルを誘導して、異常検知能力を上げようぜってこと？

[isobe-michael]

これは•••半導体業界から金が飛んでくるやつだな。

[ryouchi]

「異常」の種類が多くなってくると誤検知や過検知も増えたりするんかなぁ

[hihi01]

これはすごい。ぜひ応用していただきたい。