当我们deeplearning应用于异常检测的图像在生产线上,很少有非正常单位训练你的分类器。
通过这个演示,您可以学习如何尝试没有训练数据异常检测非正常单元和标签。
内核方法1类支持向量机和pre-trained AlexNet
西在生产线和制造。
非监督分类(无标签)
特征可视化与t-SNE
这个演示包括数百个训练和测试图像。所以你现在可以试试这个。
你可以在这里下载AlexNet支持包:金宝app
//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/59133-neural-network-toolbox-tm--model-for-alexnet-network
引用作为
Takuji Fukumoto) (2023)。深度学习:图像异常检测生产线~GitHub (https://github.com/mathworks/Deep-Learning-Image-anomaly-detection-for-production-line/releases/tag/1.0.1)。检索。
| 版本 | 发表 | 发布说明 | |
|---|---|---|---|
| 1.0.1 | GitHub上看到这个版本发布说明:https://github.com/mathworks/Deep-Learning-Image-anomaly-detection-for-production-line/releases/tag/1.0.1 |
||
| 1.0.0.0 |
问题在这个视图或报告GitHub插件,参观GitHub库。
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