論文情報

本田晴己，山内 悠嗣，“条件付きCutPasteを用いた異常検知の高精度化”，電子情報通信学会東海支部 卒業研究発表会，2025．

概要

近年，AI を活用した異常検知が急速に進展している．異常検知モデルを構築する際の大きな課題として異常データの不足が挙げられる．この課題に対処するため，擬似的に異常画像生成する CutPaste と呼ばれる手法が提案されている [1]．CutPaste は画像の一部を切り取り，同じ画像の別の位置に貼り付けることで異常画像を擬似的に生成する手法である．しかし，CutPaste ではランダムな位置に切り貼りをするため，現実には存在し得ない不自然な異常画像が生成されることがある． そこで，本研究では条件付き CutPaste を用いた異常検知法を提案する．これにより，微小な疑似を含んだ異常画像を生成し，現実で発生し得る異常画像に類似した画像のみで学習することで分類精度の向上が期待できる．paper

ポスター

Bibtex Reference

@inproceedings{本田2025, 
　　author = {本田晴己 and 山内 悠嗣}, 
　　title = {{条件付きCutPasteを用いた異常検知の高精度化}},
　　booktitle = {電子情報通信学会東海支部 卒業研究発表会} 
　　year = {2025}, 
}