PyTorch 製造業における異常画像検知編
難易度
★★★★
製造業における画像の異常検知の課題とその対処方法について学習します。異常画像検知において最高性能を示した手法PatchCoreの概要と有用性 もご説明します。
対象者
製造現場で画像の異常検知課題をお持ちの方
所要時間
約140分
習得内容
製造業における画像の異常検知の課題とその対処方法について学習する
コース内容
全5章 約140分
| 第1章 | 製造業における画像の異常検知
課題背景／異常画像検知と異常部位検出／画像の異常検知へのアプローチ 画像の異常検知システムにおける評価指標／教師なし学習による画像の異常検知 |
|---|---|
| 第2章 | 最新論文の紹介
論文概要／PatchCoreのシステム概要／この手法が優れている点／実験概要／実験結果 |
| 第3章 | PatchCoreの技術詳細
Locally aware patch features／Coreset Subsampling／Anomaly ScoreとAnomaly Mapの算出 |
| 第4章 | BeanTech ADにPatchCoreを適用する
実行環境／BeanTech AD Dataset ／事前準備／PatchCoreの学習／PatchCoreの推論／結果の可視化 AUPROの実装／閾値の決定と可視化 |
| 第5章 | 公式実装のコード理解／参考文献 |
