Ridge-iのエンジニア木村と柳原による論文「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。

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：Anomaly Detection Using GANs for Visual Inspection in Noisy Training Data
https://arxiv.org/abs/1807.01136

▼ワークショップ詳細：AMV2018
https://stevenputtemans.github.io/AMV2018/

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、12月3日にオーストラリアにてポスター発表も予定しています。

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すべく、取り組んでいきます。