RegADの紹介: 高速にアダプテーションできるfew-shot異常検知 - アダコテック技術ブログ

今回調査した背景 皆さん御存知の通り、画像認識の技術は凄まじいスピードで発展しており、応用事例も日々増えています。それもあってGPUの需要はうなぎのぼりで、先日のNVidiaの決算で4半期純利益 3兆円らしくうらやましい限りです。ちなみに3兆円はリトアニアの歳入と大体同じになるらしいです。弊社の中心事業領域でもある画像の異常検知の技術発展も目覚ましく、一年に何回も検知性能のSOTAの報告がなされています。 ただ、PatchCoreなど学会や論文でよく見るAIモデルはあるものの、実際の工場の外観検査でデファクトスタンダードとして使われているものは今のところ見当たりません。その一つの理由としてはAIを使った異常検知にはGPUを使った重たい計算が必要となるのが一般的で、制限のある環境下で高速なラインを流れる工業製品の検査に用いるのは難しい部分が多いからと考えています。また、部品の大きさに対して小