ディープラーニング:製造現場で使える画​像による異常検知 ~キズあり「ナット」の発見~

学習済みのAlexNetと1クラス SVMのカーネル法を用いたナットの異常検出
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Aktualisiert 28. Aug 2017

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このサンプルコードは学習済みのAlexNetと1クラス SVMのカーネル法を用いることで、学習させるラベル付けなしで異常なナットの判定を行う例を紹介します。t-SNEによる高次元特徴量の可視化も行っています。
1秒未満で100枚の「ナット」の異常度を予測しています。サンプルコードと画像セットでお試しいただけます。
AlexNetのサポートパッケージはこちらからダウンロードすることができます。
https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/59133-neural-network-toolbox-tm--model-for-alexnet-network

[Keyword]
画像処理・IPCVデモ・ディープラーニング・深層学習・転移学習・入門・コンピュータビジョン・ニューラルネットワーク・人工知能・異常検知・良否判定・外観検査

Zitieren als

Takuji Fukumoto (2024). ディープラーニング:製造現場で使える画像による異常検知 ~キズあり「ナット」の発見~ (https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/64068), MATLAB Central File Exchange. Abgerufen .

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