Deep Learning: Image anomaly detection for production line ~

Use pre-trained AlexNet and 1-class SVM for anomaly detection
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Mise à jour 25 déc. 2020

When we apply deeplearning to anomaly detection for image on production line, there are few abnomal units to train your classifier.
Through this demo, you can learn how to try anomaly detection without training data of abnomal unit and labeling.
-kernel methods with 1class SVM and pre-trained AlexNet
-focus on production line and manufacturing.
-unsupervised classification (without labeling)
-feature visualization with t-SNE
This demo include hundreds training and test images. So you can try this now.

You can download the AlexNet support package here:
https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/59133-neural-network-toolbox-tm--model-for-alexnet-network

Citation pour cette source

Takuji Fukumoto (2024). Deep Learning: Image anomaly detection for production line ~ (https://github.com/mathworks/Deep-Learning-Image-anomaly-detection-for-production-line/releases/tag/1.0.1), GitHub. Récupéré le .

Compatibilité avec les versions de MATLAB
Créé avec R2017a
Compatible avec toutes les versions
Plateformes compatibles
Windows macOS Linux
Catégories
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Version Publié le Notes de version
1.0.1

See release notes for this release on GitHub: https://github.com/mathworks/Deep-Learning-Image-anomaly-detection-for-production-line/releases/tag/1.0.1

1.0.0.0

Pour consulter ou signaler des problèmes liés à ce module complémentaire GitHub, accédez au dépôt GitHub.
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