東芝AI技術カタログ

メディア認識

産業用画像向け教師なし事前学習技術

少量のデータから産業分野専用のモデルを構築し、特殊な画像であっても高精度に解析。

特殊な環境下または専用の装置で撮影する産業用画像は、撮影に時間やコストを要するため入手できるデータが少量です。
一般的なカメラで撮影した自然画像からなるデータセットでの事前学習モデルは産業用画像には有効でない場合があります。
対象画像中の局所構造を含む人工画像を意図的に生成することで産業画像向けの事前学習モデルを構築しました。

応用先

製造ラインにおける製品の外観検査
生体画像検査

ベンチマーク・強み・実績

インターネット上で公開されている5種類の非自然画像データセット（赤外線画像、顕微鏡画像、ウェハ画像、病理画像、眼底画像）において、ランダムに選択した40～1,000枚の少量の画像データを用いて9,000～30,000枚の事前学習用画像を生成し、画像識別タスクでの識別率を評価した結果、本技術を用いて事前学習することで、代表的な大規模自然画像データセットの1つであるImageNetを用いて事前学習した場合を上回る精度で画像を識別することに成功しました。

問い合わせ窓口

総合研究所（小向地区）へのお問い合わせ

問合せの際はタイトル【東芝AI技術カタログ：産業用画像向け教師なし事前学習技術】やURLを文面に含めてください。
本技術は研究開発中のためご要望にすぐに対応できない可能性があります。

参考文献：

T. Sasaya et al., " Contrastive Learning using Synthetic Images Generated from Real Images", Proc. of 17th Asian Conference on Computer Vision (ACCV2024), pp. 887-903, 2024.

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