【異常検知】最近の研究動向・2023年夏 - Qiita

最近、画像の異常検知研究が活発になってきました。 そこで、本稿では、画像の異常検知研究に関する最新情報をお伝えします。 画像はpaper with codeより転載 先に結論 最近の研究は精度を維持しつつ、メモリの圧迫を抑える。さらに、推論時間も短縮させている。 最近のデータセットは多様性が増し、より難易度が上がっている 予備知識 本題に入る前に、従来の手法・データセットが抱える問題点をおさらいしておきます。2021年くらいまでの情報ですので、ご存知の方は読み飛ばしてください。 従来の手法 PaDimとマハラノビスAD 今でも根強い人気があるのがPaDim[1]です。中身が簡単なことに加え、異常検知性能も高いことが理由だと思います。また、PaDimの基となったのがマハラノビスAD(gaussian AD)[2]です。 上記のスライドは二つの手法を説明したものです。両手法とも、ImageNe

[misshiki]

“最近、画像の異常検知研究が活発になってきました。 そこで、本稿では、画像の異常検知研究に関する最新情報をお伝えします。”