クラスアクティベーションマップを用いた画像合成による検査精度の向上
書誌事項
- タイトル別名
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- Improvement of inspection accuracy by image composition using class activation map
抄録
<p>AIを活用し異物検査を行うためには学習データを集める必要があるが，異物が混入した画像の収集やアノテーション作業は労力を要する。本研究では正常品画像と異物画像を合成し、学習用の異物混入画像を作成した。実際に異物が混入した画像で学習を行った場合とCAM（Class Activation Map）を用いて合成した異物混入画像で学習を行った場合についてそれぞれ検査精度を評価した。その結果、合成画像を用いて学習を行うことでアノテーションコストを軽減しつつ検査精度が向上した。</p>
収録刊行物
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- 人工知能学会全国大会論文集
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人工知能学会全国大会論文集 JSAI2023 (0), 3T5GS703-3T5GS703, 2023
一般社団法人 人工知能学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390296808221341952
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- ISSN
- 27587347
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可