異常領域検出の矩形アノテーション

[sachihiro.nakagawa]

v1.38.600より、異常領域検出タスクに良品画像だけではなく異常画像も学習する機能が追加されました。
(V2モデルのみが対象です)

用途

• 異常領域検出タスクは従来、良品学習として未知の異常を検知するためのタスクでした。
• 未知の異常のほかに、特定の不良モードも同じタスクで検出したいという場合にここで紹介する機能が役に立ちます。
  
  

使用方法

異常画像を学習させる場合でも、教師データの正常画像は30枚以上必要です。

教師データの必要枚数

画像種類	必要枚数
正常画像	30枚以上
異常画像	0枚以上

アノテーション方法

異常画像のアノテーション方法が2種類あります。

• 異常個所を色塗りする

  • 従来の方法です。正確な範囲を指定できます。
    
    

• 矩形アノテーション

  • 異常個所を四角で囲みます。色塗りよりも手間のかからない方法です。
  • 指定された四角の外は正常、中のどこかに異常があると考えてAIが学習します。
    
    

学習例

• 良品画像30枚のみの学習
  学習させていない不良画像の検出イメージ
  

  

• 良品画像30枚＋異常画像1枚の学習
  左図：教師画像の検出イメージ、右図：未学習画像の検出イメージ