エッジAI向けの異常検知の高精度，高速化の検討

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タイトル別名
  • Investigate Higher Accuracy and Speed of Anomaly Detection for Edge AI

抄録

本論文は，異常検知の精度を保ちつつ，処理速度を高速化する手法を提案する．近年，エッジAIは幅広い分野で活用されている．そのなかでも，コストが低い点，通信が必要ない点，消費電力が少ない点から，製造現場でエッジAIの異常検知の活用が注目されている．異常検知は，正常な画像を学習し，その特徴に近ければ正常，異なれば異常と判断する技術である．また，より細かい特徴の違いを判別するには多くの特徴をとり，多くの正常データと比較する必要があり，演算量が多く処理性能の低いエッジ端末では処理が難しい．そこで，比較する特徴の数を削減して高速化する手法を提案する．また，MVTecのテクスチャ系において，精度を落とさずに，高速化を目指す．高速化の結果，2022年に発表されたPatchCoreと比較しMVTecのテクスチャ系のうち，carpetとwoodの精度が勝りleatherとtileの精度が僅差であることが分かった．しかし，gridは精度が劣っていることが分かった．また，処理時間が1/3以下であることが分かった．

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390581070826595840
  • DOI
    10.14923/transinfj.2023pdp0043
  • ISSN
    18810225
    18804535
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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