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講演抄録/キーワード
講演名 2024-03-03 15:36
学習済み深層学習モデルを用いた異常検出のための特徴量重ね合わせの最適化
平尾寿希川原 僚岡部孝弘九工大)・大智 輝佐々木雄飛i-PROPRMU2023-63
抄録 (和) 画像に基づく異常検出は,外観検査の自動化に有用である.特に,学習済み深層学習モデルを用いて抽出した特徴量に基づく異常検出は,少数の正例のみを用いた短時間の学習で比較的高い検出精度を実現できることから注目されている.本研究では,学習済み深層学習モデルを用いた異常検出の精度が,入力画像の良し悪しに依存することに着目して,撮影条件の異なる複数の画像を入力とする手法を提案する.提案手法では,正例のみ,もしくは,正例とごく少数の負例を用いた学習により,複数の画像から抽出した特徴量を最適に重ね合わせて異常検出を行う.学習済み深層学習モデルを用いた異常検出の代表的な手法に特徴量重ね合わせの最適化を組み込み,公開データセットを用いた実験を行うことで,提案手法の有効性を示す. 
(英)
キーワード (和) 外観検査 / 異常検出 / 深層学習 / 学習済みモデル / 撮影条件 / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 123, no. 409, PRMU2023-63, pp. 70-75, 2024年3月.
資料番号 PRMU2023-63 
発行日 2024-02-25 (PRMU) 
ISSN Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード PRMU2023-63

研究会情報
研究会 PRMU IBISML IPSJ-CVIM  
開催期間 2024-03-03 - 2024-03-04 
開催地(和) 広島大学 東広島キャンパス 
開催地(英) Hiroshima Univ. Higashi-Hiroshima campus 
テーマ(和) 雑多なデータセットの有効活用 (PRMU/IPSJ-CVIM)、機械学習の理論と応用の広がり (IBISML) 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 PRMU 
会議コード 2024-03-PRMU-IBISML-CVIM 
本文の言語 日本語(英語タイトルなし) 
タイトル(和) 学習済み深層学習モデルを用いた異常検出のための特徴量重ね合わせの最適化 
サブタイトル(和)  
タイトル(英)  
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 外観検査 /  
キーワード(2)(和/英) 異常検出 /  
キーワード(3)(和/英) 深層学習 /  
キーワード(4)(和/英) 学習済みモデル /  
キーワード(5)(和/英) 撮影条件 /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 平尾 寿希 / / ヒラオ トシキ
第1著者 所属(和/英) 九州工業大学 (略称: 九工大)
(略称: )
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 川原 僚 / / カワハラ リョウ
第2著者 所属(和/英) 九州工業大学 (略称: 九工大)
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第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 岡部 孝弘 / / オカベ タカヒロ
第3著者 所属(和/英) 九州工業大学 (略称: 九工大)
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第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 大智 輝 / / オオチ アキラ
第4著者 所属(和/英) i-PRO株式会社 (略称: i-PRO)
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第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 佐々木 雄飛 / / ササキ ユウヒ
第5著者 所属(和/英) i-PRO株式会社 (略称: i-PRO)
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講演者 第1著者 
発表日時 2024-03-03 15:36:00 
発表時間 12分 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 PRMU2023-63 
巻番号(vol) vol.123 
号番号(no) no.409 
ページ範囲 pp.70-75 
ページ数
発行日 2024-02-25 (PRMU) 


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