【CVPR2022】画像異常検知 PatchCoreの実装解説はじめに こんにちは、わっしーです。本記事では、CVPR2022で発表された画像異常検知手法であるPatchCoreの実装について解説します。 まずは、実際に試した結果です。下図の上は正常画像、下は異常画像です。異常部分が赤くなっており、製品が欠損していることがわかります。 PatchCoreの詳細については、外観検査向け異常検知手法に関する論文紹介の記事がわかりやすいです。 PatchCoreの利点は、ImageNetなどのデータセットで学習された事前学習モデルの特徴マップを用いるため深層学習モデルの訓練の必要ないことです。 手法としては、 正常な画像群の特徴マップにおける局所的な部分をパッチ特徴量としメモリバンクに保存する 高速化のためランダム射影で次元削除した特徴量に対してGreedy法を用い、メモリバンク内のパッチ特徴量の数を削減 テスト画像の各位置の特徴量に対して、近傍法でメモリ
