이상검사 (1) 썸네일형 리스트형 [Case Study] 반지도학습에 의한 이상검사 외관의 이상은 재현율이 낮으므로 발생할 수 있는 이상 패턴을 망라하여 대량으로 수집하는 것이 어렵다. 따라서 학습 데이터에 포함되는 이상데이터는 소량이 된다. 이런 경우, 정상 데이터만을 학습하는 것으로 정상, 이상 데이터를 판별하는 반지도학습(정상인지 이상인지 binary로 분류한다는 전제로) 수법이 고안되었다. 그 수법의 하나로서 이미지의 차원삭감 및 재구성을 이용하는 방법이 있다. 이 방법에서는, 먼저, 정상 데이터만을 사용한 학습에 의해, 정상 이미지 데이터의 특징을 가지는 데이터의 성분 수를 줄이는 차원 삭감 구조와, 차원삭감한 데이터에서 원래의 정상 이미지 데이터에 가까운 이미지를 복원하는 재구성 구조의, 2개의 구조를 구축한다. 이 차원삭감 및 재구성 구조에 이상데이터를 입력하면, 재구성 전.. 이전 1 다음