[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング22 (1002ﾚｽ)
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883: (ｽｯｯﾌﾟ Sd0a-PuBp) 2019/02/24(日)23:07 ID:92VWeI7md(1/2) AAS
ようやくまともな意見が返ってきた
884: (ｽｯｯﾌﾟ Sd0a-PuBp) 2019/02/24(日)23:11 ID:92VWeI7md(2/2) AAS
呼び名に引っ張られない人が増えてほしいですね
とりあえず手法にラベリングして深く考えない人が多いですからこの業界
885: (ﾜｯﾁｮｲ 3968-rusg) 2019/02/24(日)23:12 ID:laz54YR/0(4/4) AAS
い〜んじゃね
モデルばっかり見ててもキリないしな
886: (ｱｳｱｳｲｰ Sa7d-Dlbm) 2019/02/25(月)09:02 ID:WiC9+kGPa(1) AAS
>>879
だね
というより、かかる時間は別として
ヒューリスティクスそのものだから
887: (ｽｯｯﾌﾟ Sd0a-PuBp) 2019/02/25(月)10:27 ID:NsVMMXXwd(1/2) AAS
全くいらない
888(1): (ｽｯｯﾌﾟ Sd0a-PuBp) 2019/02/25(月)10:30 ID:NsVMMXXwd(2/2) AAS
『ヒューリスティクス』なんて言葉より発見的探索とか言ったほうがわかりやすい
889: (ﾜｯﾁｮｲ c57c-nitw) 2019/02/25(月)10:51 ID:mBiroDnU0(1) AAS
>>888
ヒューリスティックやん
890(1): (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Spbd-/vCN) 2019/02/25(月)10:57 ID:/sJxk25Gp(1/3) AAS
初歩的な質問ですいません
ある部品にゴミやケバがつくような工程で画像データを用いた異常検知が出来たらと考えています
当方機械学習やディープラーニングを始めてまだ日も浅く現在はCNNがどのようなものかを学習しています
概要を学んだ次のステップとしてどのようなものを学習すれば良いのか分からないのですが画像を用いた異常検知を行いたい場合はどのような手法やアプローチが一般的なのでしょうか？
891(1): (ﾜｯﾁｮｲ 7d01-281i) 2019/02/25(月)11:52 ID:ca4t0hyc0(1/2) AAS
>>890
画像データは正常と異常それぞれどのくらいある(集まりそう)なの？
892(2): (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Spbd-/vCN) 2019/02/25(月)12:02 ID:/sJxk25Gp(2/3) AAS
>>891
すいません記載漏れていました
現状用意出来るのは正常画像が100枚、不良品が100枚です
893: (ﾜｯﾁｮｲ b6d5-shmE) 2019/02/25(月)12:03 ID:ZDTG68ar0(1) AAS
東京大学理学部数学科を目指すか迷う。
894(1): (ｻｻｸｯﾃﾛ Spbd-4fA7) 2019/02/25(月)12:25 ID:LEqgxgt7p(1) AAS
>>892
CNN系の二値分類で行けない？
100枚だと少ないので適当に水増しが必要だけど
回転させたり上下左右反転させたりごま塩ノイズ乗せたり
895(1): (ﾜｯﾁｮｲ 8ad4-TBgj) 2019/02/25(月)12:57 ID:oHXxKjcA0(1) AAS
GAN使えよ
896(1): (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Spbd-/vCN) 2019/02/25(月)13:20 ID:/sJxk25Gp(3/3) AAS
>>894
ありがとうございます
CNNでの分類ですね
水増しに関しても調べてみます
画像サイズも大きいのでその辺もどう扱うのか調べてみます
また別工程にも展開する場合は異常の画像が無いので生成モデルに関しても調べてみます
>>895
ありがとうございます
オートエンコーダーは聞いた事があったのですがGANについても調べてみます
897: (ﾜｯﾁｮｲ 2a81-nbQA) 2019/02/25(月)13:32 ID:3im7HM1R0(1) AAS
習うより慣れろみたいなことかと
結果が出せればいいなら試すほうが多分速い
内部は知らなくてもディープラーニング自体は既存ソフトでできる
まんべんなく学習しないとダメか
898: (ﾜｯﾁｮｲ 7d01-281i) 2019/02/25(月)14:58 ID:ca4t0hyc0(2/2) AAS
>>892
枚数が少ないから、単純な画像処理で低次元の特徴を抽出する事を考えた方が良いかも
899: (ﾜｯﾁｮｲ 3968-rusg) 2019/02/25(月)19:29 ID:RXoXH9qp0(1/2) AAS
データの水増しなんてもうkeras自身でできるぞ
外部ﾘﾝｸ:qiita.com
900(2): (ﾜｯﾁｮｲ 79a5-Pez2) 2019/02/25(月)20:51 ID:RH8W1dQ+0(1/2) AAS
不良品の検出って
毎回同じサイズ、角度、輝度、サイズだから
回転させたり捩らせたり拡大したりしたら精度下がりそうよね
901: (ﾜｯﾁｮｲ 3968-rusg) 2019/02/25(月)20:58 ID:RXoXH9qp0(2/2) AAS
>>900
基本的にはとにかくデータを数多く用意するのが良い
902: (ﾌﾞｰｲﾓ MMc9-txeB) 2019/02/25(月)21:02 ID:liS/dSpTM(1) AAS
とにかく増やせってのは乱暴すぎるなぁ
やっていい加工とやっちゃいけない加工がある
903: (ﾜｯﾁｮｲ 79a5-dS/9) 2019/02/25(月)21:03 ID:RH8W1dQ+0(2/2) AAS
kreasてマルチスレッドで学習済みモデルloadできないのかよ
弱ったなぁ
904: (ﾜｯﾁｮｲ ad90-4qoz) 2019/02/25(月)21:19 ID:UZGT0Hqw0(1) AAS
>>900
>毎回同じ
それはデータによるから性質よく知ってないとね
905(1): (ﾜｯﾁｮｲ 2a01-Lak8) 2019/02/26(火)00:17 ID:WkwiC4pK0(1) AAS
同じようなことやってるのね。異物は分類精度80％越えるけど、キズは認識しなかったな。
keras でVGG16 FineTune/ 画像110枚 での結果です。
906: (ﾜｯﾁｮｲ a6da-PuBp) 2019/02/26(火)01:17 ID:dP+RbMmq0(1) AAS
そこにaiはない
907: (ﾜｯﾁｮｲ 5e66-8sMm) 2019/02/26(火)08:30 ID:AHrUdAaN0(1) AAS
大量の不良品パターンか
大量の良品パターンだけでも
なんとかなるだろ
908(1): (ｱｳｱｳｶｰ Sa55-wfNy) 2019/02/26(火)08:58 ID:Vge72Flua(1) AAS
良品のみから不良品を見つけるのは必ずしもできるわけではない
不良品を不良品と判断するための特徴量が見えていない場合などがそれに当たる
909: (ﾜｯﾁｮｲ ad90-4qoz) 2019/02/26(火)09:11 ID:bc3ERkby0(1) AAS
二値分類みたいのは面倒なんだよね
910(2): (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Spbd-/vCN) 2019/02/26(火)10:37 ID:fq9lYmyMp(1/3) AAS
>>896 です
レス頂いた方ありがとうございます
>>905
自分も同じ手順を試してみたいと思います
もし良ければ参考にされた資料や記事などはありますでしょうか？
Kerasを使おうかと思うのですが始めて使用するので何から手をつけて良いか分からなくて…
911(2): (ﾜｯﾁｮｲ 3968-rusg) 2019/02/26(火)10:54 ID:Vf3kLJJW0(1/3) AAS
>>910
この辺
外部ﾘﾝｸ:qiita.com
GPUないなら止めておいたほうがいいぞ
912(1): (ｻｻｸｯﾃﾛﾙ Spbd-/vCN) 2019/02/26(火)11:18 ID:fq9lYmyMp(2/3) AAS
>>911
ありがとうございます
keras自体の導入は済ませております
説明が分かりにくくてすいません
ただどちらにせよGPUが無い環境なのでやるにしても制約が多そうですね…
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