学習させた欠陥特徴Aとは別の欠陥特徴Bが新たに発生したとき、その欠陥に対応できるように追加学習して精度向上を図るのが一般的かと思います。しかし、もしその欠陥画像が１枚しか無い場合、評価用の画像がないため、欠陥Bと同様の欠陥が来た際に、その欠陥を本当に判定できるAIモデルなのかどうか判断できかねるかと思います。そこで、欠陥Ｂにも対応できるＡＩかどうかを評価する方法などはありますでしょうか。
やはり、欠陥Ｂの特徴を持った画像が他に存在しない以上、画像を回転したりして複製し、それを評価用画像として判定するほかないのでしょうか。
よろしくお願いいたします。
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ご質問ありがとうございます。
欠陥の種類が増えた時に十分なデータが無いケースの評価方法についてですね。
これについては仰る通り、手動で画像を回転したり加工して増やすしかないと思っています。
Menou-TE上でも画像加工タスクを用いれば多少加工できますが、ペイントツールを用いるかスクリプトを書いた方が手っ取り早いかもしれません。
GANなどで画像生成する方法もあると思うのですが、そもそも学習にかなりの画像が必要となりますので、やはり1枚など少数の時は手動でやるしかないというのが現状となります。
お力になれず申し訳ありません。
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