visual-Inspection-examples-using-PatchCore-and-FastFlow-
PatchCoreとFastFlowを使った外観検査AIモデル開発のサンプル
About this sample
このサンプルは2023年3月30日に実施したWebinar「いまからでも遅くない外観検査〜ワークフロー概説と最新アルゴリズム適用例」の後半のセッション「外観検査を効率化する最新アルゴリズム “PatchCore”の原理と適用例」 で紹介したPatchCoreのサンプル、そしてFastFlowのサンプルです。 元のサンプルである「Detect Image Anomalies Using Explainable FCDD Network 」から最低限の変更に留めて作成していますので、解説のテキストとコードが一致していない箇所がある点ご留意ください。 変更点はWebinar中に明示していますので参考にしてください。
How to run samples
PatchCoreのサンプル
MATLAB同梱のPillデータセットを使って、PatchCoreによる外観検査AIモデルを学習、検証することができます。
Demosフォルダにある"PatchCore_using_Pill_data_Example.mlx"を開いて、実行してください。
FastFlowのサンプル
お手持ちのデータを使ってFastFlowによる外観検査AIモデルを学習、検証することができます。
Demosフォルダにある"FastFlow_using_mydata_Example.mlx"を開いて、dataDirやimageDirを適宜変更し実行してください。
変更箇所はWebinarを参考にしてください。
Recording
MathWorks® Webinar いまからでも遅くない外観検査〜ワークフロー概説と最新アルゴリズム適用例アーカイブページ
Required Products
Products:
- MATLAB™
- Image Processing Toolbox™
- Computer Vision Toolbox™
- Deep Learning Toolbox™
(※いずれもR2023a以降)
Add-on:
- Computer Vision Toolbox Automated Visual Inspection Library(Computer Vision Toolboxのライセンスがあれば無償ダウンロード可能です)
- Deep Learning Toolbox Model for ResNet-18 Network
References
PatchCore: proposed in Roth et al. (2021), Towards Total Recall in Industrial Anomaly Detection
FastFlow: proposed in Yu et al. (2021), FastFlow: Unsupervised Anomaly Detection and Localization via 2D Normalizing Flows
인용 양식
Shunichi Kusano (2024). visual-Inspection-examples-using-PatchCore-and-FastFlow- (https://github.com/mathworks/visual-Inspection-examples-using-PatchCore-and-FastFlow-), GitHub. 검색됨 .
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1.0.1 | fixed a broken link |
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1.0.0 |
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