高照度と低照度のペア画像を組み合わせた産業用以異常検出モデルを開発

工学部?Phan Xuan Tan准教授（モバイルマルチメディア通信研究室）らの研究チームがが、高照度と低照度のペア画像を活用した効率的な異常検出を実現する新たな教師なし異常検出モデルを開発しました。
産業用異常検出は、品質管理の維持や生産エラーの削減において極めて重要ですが、従来の教師ありモデルには大規模なデータセットが必要です。埋め込みベースの手法は教師なし異常検出に有望ですが、メモリ消費が非常に大きく、低照度環境には適していません。本研究では、高照度と低照度の両方の画像を活用することで、計算効率が高くメモリにも優しい産業用異常検出を実現する新たな教師なしモデルが開発されました。
本研究は産業用異常検出（IAD）の重要な課題に対処し、さまざまな業界に利益をもたらす可能性を秘めています。

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