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画像処理とメシに関するotori334のブックマーク (1)

  • 【異常検知】食品画像を攻略してみる - Qiita

    今回は、実例があまり出てこない品画像を攻略してみたいと思います。(といっても、精度100%は出ていません(^^;) (右端「Padim + YOLOv5」が提案手法) 品画像の難しさ 品画像の検査は、工業製品と違って難しいと言われています。個人的には 見た目に多様性がある 位置が決まっていない が理由だと思っております。 見た目の多様性は、例えばミカンでいうと、色やサイズ、形が様々で、一つとして同じものはありません。つまり、正常品の範囲が広く、正常/異常の境界線があいまいになりがちです。一方、工業製品は多様性が少なく、正常品の範囲が狭いです。このため、正常/異常の境界線がはっきりしています。 二点目、「位置が決まっていない」は、品という特性上、位置が多少ズレることがあります。さらに、2つの品があったとして、2つの位置が入れ替わったとしても正常となることがあります。つまり、位置ベー

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