卓尔福元,MathWorks公司
制造现场で行われている外観検查の异常検知でディープラーニングの活用が进んでいます。しかし,制造现场で発生する异常や不良は発生频度が低く,异常データを学习させることが难しいという课题があります。このビデオでは学习済みのAlexNetとカーネル法の1クラスSVMを用いることで,学习させるラベル付けなしで画像の异常判定を行う例を绍介します0.1秒未満で100枚の「ナット」の异常度を评価し,人が异常と判定した4枚を正しくみつけることができています。
サンプルコードは画像セットと共に无料でダウンロードして试すことができますので,是非お试し下さい。
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