一足早い初夏のML怪談😱〜深層学習を使った画像の異常検知編 - Qiita
1. はじめに テーマ「"やってはいけない” アンチパターンを共有しよう！」…色々とネタが思い当たります！ 最近再び出会った、とある問題についてご紹介しようと思います。 2. それは画像の異常検知を解いていたときのこと… 画像の異常検知とは、正常な画像に対して異常な画像を検出して、例えば不良品の選別などに使う技術です。 図: MVTec ADウェブサイトより、緑 の正常サンプルに対する 赤 の異常サンプル例。 普通あまり「異常の画像」が発生しないので、「距離学習」という手法を使って「正常品じゃない度合い」を数値化して、この数値が大きいと「異常だ!」とみなす方法などがあります。 その一つ、記事「幾何変換を使った効果的な深層異常検知 (CNN画像分類モデル/教師なし/MVTec異常検知データセット)」で紹介した「DADGT」という略称の手法を試していたときのことです。 3. 学習〜やったね、A
機械音の異常検知チャレンジ DCASE 2020 Task 2 - Qiita
(DCASEホームページより) はじめに 音を題材とした異常検知のデータセットによる機械学習コンペが始まりました。 音に関するコンペ自体が珍しいなか、タスクとして一般的な分類などでもなく、更に難しい異常検知が設定されました。 個人的に2019年に画像の異常検知に積極的に取り組んだのですが、音声は周波数領域に変換すると画像のように取り扱えることから、チャレンジしたい題材でした。下記は画像にチャレンジしたときの記事です。 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 深層距離学習(Deep Metric Learning)各手法の定量評価 (MNIST/CIFAR10・異常検知) この記事では、そのコンペ「DCASE 2020 Task 2 Unsupervised Detection of Anomalous Sounds for
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
