Deep Learning: Image anomaly detection for production line ~

Use pre-trained AlexNet and 1-class SVM for anomaly detection

https://github.com/mathworks/Deep-Learning-Image-anomaly-detection-for-production-line

現在この提出コンテンツをフォロー中です。

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

引用

Takuji Fukumoto (2026). 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. に取得済み.

カテゴリ

Help Center および MATLAB AnswersDeep Learning Toolbox についてさらに検索

MATLAB リリースの互換性

  • すべてのリリースと互換性あり

プラットフォームの互換性

  • Windows
  • macOS
  • Linux
バージョン 公開済み リリース ノート Action
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

この GitHub アドオンでの問題を表示または報告するには、GitHub リポジトリにアクセスしてください。
この GitHub アドオンでの問題を表示または報告するには、GitHub リポジトリにアクセスしてください。