【速報】次世代の外観検査！？プロンプトを駆使した異常検知 - Qiita
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
【異常検知】学習ゼロの衝撃！を可視化する - Qiita
以前に以下のツイートをしました。 この論文の凄さは、「DNNは学習していない」ということ。学習済モデルを全面的に信用している。それでAUC95.80％は驚愕。 凄まじく早い（学習）ので、エッジなんかで威力を発揮しそう。 （続く） https://t.co/1u6BUQsJnt — shinmura0 @ 2/27参加者募集中 (@shinmura0) September 14, 2020 個人的に、この論文は画像分野において異常検知の決定版と認識しています。 ただ、弱点を挙げるとすれば「可視化手法がない」ということです。 本稿では、この手法で異常検知しつつ、異常部分を可視化する方法を模索します。 ※コードはこちら 先に結論 本稿のターゲットは、「高精度に異常検知しつつ(detection)」、「低速+ある程度の 可視化(segmentation)」です。本稿の内容が適合していない場合、お好
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