株式会社Ridge-iのエンジニアによる論文「Anomaly Detection Using GANs for Visual Inspection in Noisy Training Data」が、ACCV2018併設のワークショップAMV2018に採択されました。
AMV2018は、実社会や産業で高度なMachine Visionを応用を議論するための国際ワークショップです。
本論文では，学習データがノイジーであるケースにおける敵対生成学習モデルを用いた異常検知の際に，既知の異常データによる学習データ分布の変形を利用してモデルの性能向上を目指す新しい学習手法を提案しました。
＜論文の詳細（旧論文タイトル）＞
https://arxiv.org/abs/1807.01136
＜採択されたワークショップ詳細＞
https://stevenputtemans.github.io/AMV2018/
Ridge-iでは、今後も外観検査に深層学習技術を適用し、製造業での品質・効率向上や、セキュリティの発展に貢献して参ります。