画像AIの技術は急速に進化しており、異常検知や物体検出、セグメンテーションなど、さまざまなタスクに活用されています。この記事では、異常検知に利用できるモデルの特徴と選定の指標、オープンデータで実際に異常検知用AIを学習してみた結果を記述しています。 異常検知に利用できるモデル # 画像AIで異常検知がしたい場合、学習に使用するモデルを選定する必要があります。異常検知に利用できるモデルには異常検知モデル、物体検出モデル、セグメンテーションモデル、分類モデルなどが考えられます。それぞれの特徴とメリット・デメリットをまとめます。 異常検知モデル（Anomaly Detection Models） # 特徴:主に正常データのみを使用して学習を行います。正常なパターンを学習し、それから逸脱するデータを異常として検出します。 メリット: 正常のパターンからの逸脱を検出するため、正常データだけで学習が可