山手線アウト中央総武線緩行アウト中央快速アウト中央快速(藤野駅以遠)セーフ西武線アウト西武線(所沢以遠)セーフ西武線(レッドアロー)セーフ東急東横線アウト東急田園都市線アウト東急田園都市線(つきみ野以遠)セーフ東急目蒲線セーフ東急池上線セーフ小田急線アウト小田急線(六会以遠)セーフ小田急線(新松田以遠)セーフ東武セーフ東海道線アウト東海道線(国府津以遠)セーフ東海道線(特急湘南)セーフ常磐線各停セーフ常磐線普通セーフ常磐線快速セーフ
![帰りの電車で酒を飲むのはアウトか](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b1638cdb5807a4788e4ba3c1109a984166e095fc/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fanond.hatelabo.jp%2Fimages%2Fog-image-1500.gif)
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
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