autoencoder瑕疵檢測

2018年10月7日 — Autoencoder算法是一种常见的基于神经网络的无监督学习降维方法（其他常见降维方法）。 本教程中，我们利用python keras实现Autoencoder，并在信用卡 ...

The model training uses SSIM (Structural Similarity Index Measure) as the loss function, which measures the similarity of images.

本論文所提出之非監督式瑕疵檢測系統應用Autoencoder模型架構對影像進行特徵提取，使用SSIM(Structural Similarity Index Measure)計算影像結構相似度作為損失函數對模型 ...

由 陳昱彰 著作 · 2023 — 透過人工智慧技術進行電腦視覺的瑕疵檢測是一個具有前景和廣泛應用的領域，使用非監督式學習的自動編碼器(Autoencoder)模型進行瑕疵檢測，是主流方法之一。

此文章內容將分享我們的實際經驗：(1) 如何運用Active Learning建立. 有效率地標註資料方式以減少訓練成本，(2) 引入Variational AutoEncoder想法，增加模. 型辨識的穩定 ...

... 瑕疵檢測，並針對固定形狀之物件(Rigid objects)及具形變之物件(Deformable objects)提出對應的瑕疵檢測方法。針對固定形狀之物件本研究提出 VAE(Variational Autoencoder) ...

2020年4月11日 — ... 檢查，很快我們就可以確認我們的筆電是否有元件異常，進而判斷風扇或電池可能即將故障。 但問題是，檢測是否異常導致工作停滯，反而會導致更多經濟上 ...

2019年7月30日 — GANomaly 只用正常的資料訓練Autoencoder，所以我們可以預期這個Autoencoder 只有在測試資料是正常時，才在重畫出一張相似的圖片。當畫出來的資料不像 ...

2020年12月20日 — 影片中提到，以拉鍊瑕疵為例，使用的資料會是 ... 就我之前的理解, 像異常偵測可以用autoencoder ... 所以此時就會採用一些像是非監督的模型或深度學習的模型 ...

2022年3月23日 — 相关代码为test.py。 实验中的瑕疵能够被正确的检测出来，平均来看，使用多尺度进行检测能够加准确地实现像素级检测，并且使用无监督方法不需要人工 ...