このサンプルは2023年3月30日に実施したWebinar「いまからでも遅くない外観検査〜ワークフロー概説と最新アルゴリズム適用例」の後半のセッション「外観検査を効率化する最新アルゴリズム “PatchCore”の原理と適用例」 で紹介したPatchCoreのサンプル、そしてFastFlowのサンプルです。 元のサンプルである「Detect Image Anomalies Using Explainable FCDD Network 」から最低限の変更に留めて作成していますので、解説のテキストとコードが一致していない箇所がある点ご留意ください。 変更点はWebinar中に明示していますので参考にしてください。
PatchCoreのサンプル
MATLAB同梱のPillデータセットを使って、PatchCoreによる外観検査AIモデルを学習、検証することができます。
Demosフォルダにある"PatchCore_using_Pill_data_Example.mlx"を開いて、実行してください。
FastFlowのサンプル
お手持ちのデータを使ってFastFlowによる外観検査AIモデルを学習、検証することができます。
Demosフォルダにある"FastFlow_using_mydata_Example.mlx"を開いて、dataDirやimageDirを適宜変更し実行してください。
変更箇所はWebinarを参考にしてください。
MathWorks® Webinar いまからでも遅くない外観検査〜ワークフロー概説と最新アルゴリズム適用例アーカイブページ
Products:
- MATLAB™
- Image Processing Toolbox™
- Computer Vision Toolbox™
- Deep Learning Toolbox™
（※いずれもR2023a以降）
Add-on:
- Computer Vision Toolbox Automated Visual Inspection Library（Computer Vision Toolboxのライセンスがあれば無償ダウンロード可能です）
- Deep Learning Toolbox Model for ResNet-18 Network
PatchCore: proposed in Roth et al. (2021), Towards Total Recall in Industrial Anomaly Detection
FastFlow: proposed in Yu et al. (2021), FastFlow: Unsupervised Anomaly Detection and Localization via 2D Normalizing Flows