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
![【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](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d6b175398ff5701f03c97ad6b661285a98278ada/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBzaGlubXVyYTAmdHh0LWNvbG9yPSUyMzFFMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPWZiMzRmNTFjYmE1MWE5NDk5NmYyNTJjNDBhN2U4NTJi%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D8daff33420e5726f6c51beb76b395502)