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fcddAnomalyDetector

R2025b

異常検出のための完全畳み込みデータ記述 (FCDD) ネットワークを使用した異常の検出

R2022b 以降

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    説明

    Add-On Required: この機能には アドオンが必要です。

    fcddAnomalyDetector オブジェクトは、完全畳み込みデータ記述 (FCDD) ネットワークを使用して異常のイメージを検出します。異常なイメージを検出するには、学習済みの検出器を関数 classify に渡します。

    メモ

    この機能には、Deep Learning Toolbox™ と Automated Visual Inspection Library for Computer Vision Toolbox™ が必要です。Automated Visual Inspection Library for Computer Vision Toolbox は、アドオン エクスプローラーからインストールできます。アドオンのインストールの詳細については、アドオンの入手と管理を参照してください。

    作成

    構文

    detector = fcddAnomalyDetector(network)

    説明

    detector = fcddAnomalyDetector(network) は、ベースの特徴抽出バックボーン ネットワークから FCDD 異常検出器を作成します。

    例

    入力引数

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    ベースの特徴抽出バックボーンとして機能するネットワーク。dlnetwork (Deep Learning Toolbox) オブジェクトとして指定します。pretrainedEncoderNetwork 関数を使用して、GoogLeNet や ResNet-18 などのいくつかのよく知られた事前学習済みネットワークの dlnetwork を作成できます。

    プロパティ

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    異常のしきい値。数値スカラーとして指定します。しきい値の値は、関数 classify を呼び出す前に設定しなければなりません。しきい値は、関数 anomalyThreshold を使用して計算できます。

    この プロパティ は読み取り専用です。

    ネットワーク層。Layer オブジェクトの配列として指定します。

    この プロパティ は読み取り専用です。

    ネットワーク入力層の名前。文字ベクトルの cell 配列として指定します。

    この プロパティ は読み取り専用です。

    ネットワーク出力層の名前。文字ベクトルの cell 配列として指定します。

    この プロパティ は読み取り専用です。

    ネットワークの状態。3 列の table として指定します。

    • Layer – 層の名前。string スカラーとして指定します。

    • Parameter – 状態パラメーターの名前。string スカラーとして指定します。

    • Value – 状態パラメーターの値。dlarray オブジェクトとして指定します。

    層の状態には、層処理中に計算された情報が格納されます。この情報は、層の後続のフォワード パスで使用するために保持されます。たとえば、LSTM 層のセル状態と隠れ状態、またはバッチ正規化層の実行中の統計が格納されます。

    この プロパティ は読み取り専用です。

    ネットワークの学習可能なパラメーター。3 列の table として指定します。

    • Layer – 層の名前。string スカラーとして指定します。

    • Parameter – パラメーター名。string スカラーとして指定します。

    • Value – パラメーターの値。dlarray オブジェクトとして指定します。

    ネットワークの学習可能なパラメーターには、ネットワークが学習した特徴が格納されます。たとえば、畳み込み層や全結合層の重みが格納されます。

    オブジェクト関数

    predict
    classify
    anomalyMap

    例

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    この例では次を使用します。

    ライブ スクリプトを開く

    ResNet-18 バックボーンを使用して fcddAnomalyDetector オブジェクトを作成します。

    backbone = pretrainedEncoderNetwork("resnet18",3);
detector = fcddAnomalyDetector(backbone)
    detector = 
  fcddAnomalyDetector with properties:

      Threshold: []
         Layers: [43×1 nnet.cnn.layer.Layer]
     InputNames: {'data'}
    OutputNames: {'fcddHeadPseudoHuber'}
          State: [4×3 table]
     Learnables: [10×3 table]

    参照

    [1] Liznerski, Philipp, Lukas Ruff, Robert A. Vandermeulen, Billy Joe Franks, Marius Kloft, and Klaus-Robert Müller. "Explainable Deep One-Class Classification." Preprint, submitted March 18, 2021. https://arxiv.org/abs/2007.01760.

    拡張機能

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    バージョン履歴

    R2022b で導入

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    参考

    trainFCDDAnomalyDetector | anomalyThreshold | evaluateAnomalyDetection

    トピック