欠陥発見! MVTec異常検知データセットへの深層距離学習(Deep Metric Learning)応用 - Qiita
欠陥発見! MVTec異常検知データセットへの深層距離学習(Deep Metric Learning)応用画像処理DeepLearning異常検知MetricLearningMVTecAD News 2021/4/30 ㊗この記事の英語版が、論文に引用されました。 …というか、個人的には「この記事のアイデアを拡張して、汎用的なアイデアにした上で論文化してくれた」、と勝手に喜んでいます。 ・引用された論文: "CutPaste: Self-Supervised Learning for Anomaly Detection and Localization", arXiv:2104.04015 [cs.CV], 2020. この「[16]」です。 はじめに Deep metric learningの評価を段階的に試してきました。 Part 1: 分類器で学習できるMetric learning
【コード検証中】【精度対決】リアルな画像で異常検知 - Qiita
SSIMオートエンコーダ（論文より引用） SSIMを適用する窓のサイズは11 x 11 オートエンコーダの入力画像サイズは256 x 256 潜在変数は100 学習データはDataAugmentationにより10,000個に増幅 metric learning 学習データは上記4種類のデータ全てを渡しました。つまり、968個のデータです。 入力画像サイズは224 x 224 今回使うmetric learningはL2 SoftmaxLoss epochは50、最適化手法はSGD バッチサイズは128 ベースモデルはMobileNet V2($\alpha=0.5$)（学習済モデルを使用、つまり転移学習） 異常スコアはLOFで算出 10回試行して、それぞれの試行で再現率と特異度の和が高いものを採用 アンサンブル異常検知 metric learningについて、更なる高精度を目指してアンサ
Siamese NetworkによるDeep Metric Learningで学習データにない画像のクラスを予測する - Qiita
最近、Meta-Learningについて勉強したのでMeta-Learningの１つの手法であるMetric Learningについて記事をかいてみました。Metric Learningの基本的な手法であるSiamese NetworkをKerasとPytorchで実装して簡単な精度評価まで行いました。 Kerasの実装はシンプルなSiamese Networkを実装したもので、Pytorchの実装は以下の論文のアーキテクチャを実装し、論文と同様に精度評価してみたものになります。 Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition Meta-Learningとは？ Meta-Learning: Learning to Learn Fast より引用 Meta-learning, also known as “learning to
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