[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング24 (1002ﾚｽ)
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378(1): デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛ Spef-MdQY [126.33.78.134]) [sage] 2019/05/20(月) 03:59:25.00 ID:zK6cmhQap(3/5) AAS
>>376
画像から何らかの基準値が作られてそれが識別として利用できないなら基準値を変えることから始める
位置ズレを検出したい、かつ人間なら判断できると言うのであれば、結構な確率でそのようなネットワークは作れると思う
もし位置が重要であるならば、前処理として画像を2値化して白黒にしてしまうのがいい
正常と異常のバランスが悪いので、正常なデータだけを使ってVAEを組むのが良いが、オートエンコーダは検出能力が低いので、正常だけども異常と判断されるように閾値を下げる
異常と検出されたものの中から正常なものを除去するために、異常なデータを水増しして、CNNを組み込んだデータで2値分類をする
こんな感じかな？
380(1): デフォルトの名無しさん (ｻｻｸｯﾃﾛ Sp5f-ZQbr [126.35.80.160]) [sage] 2019/05/20(月) 10:19:01.08 ID:ZsUjaMDlp(1) AAS
>>378
ありがとうございます
こちらから情報が出せないなか丁寧にありがとうございます
2値は試してみたのですが、元々の画像自体がそれほど鮮明ではなく
影などノイズも多く写り込んでいて2値化すると検出対象が特徴として捉えられませんでした…
正しい名称か分かりませんが、Convolutional AutoEncoderを使っています
ラベルに関しては元々正常しかありませんでしたが、評価用に正常をトリミングなどで加工して異常としたので元々は正常しかありません
あまり現実離れした異常を作ることは意味がありませんが試してみて変化するかとりあえず見てみます…
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