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~
버전 1.0.0.0 (12.8 MB) 작성자:
Takuji Fukumoto
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
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
인용 양식
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. 검색됨 .
MATLAB 릴리스 호환 정보
개발 환경:
R2017a
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플랫폼 호환성
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- AI and Statistics > Deep Learning Toolbox >
- AI and Statistics > Deep Learning Toolbox > Image Data Workflows > Pattern Recognition and Classification >
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