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/2171cd0d98dfdacf8fe9bd56a1bcfffc10662648/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-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTcxNiZ0eHQ9JTQwc2hpbm11cmEwJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzImdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz04ZGJjY2I4NTc1ODUwZWEwNDRkYjIwN2FkYTFjMzI4MA%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D53e2923db1ef502971286585ec32be82)