東芝AI技術カタログ

• 半導体製造の検査画像
• 製造分野での外観画像一般

• 一般画像の公開データセットCIFAR-10, ImageNet-10に対する教師なし分類精度81.5%, 95.4%を達成（従来手法62.3%, 71.0%）
• 世界トップレベルの教師なし画像分類（クラスタリング）精度を達成し、AI分野のトップ学会ICLR2021に採択

問合せの際はタイトル[東芝AI技術カタログ:教師なし画像分類技術IDFD]やURLを文面に含めてください。
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参考文献：

• 教師なしで複雑な画像の特徴を学習してグループ化する画像分類AIを開発, プレスリリース（2021年4月28日）.
• Y. Tao, K. Takagi, K. Nakata, “Clustering-friendly Representation Learning via Instance Discrimination and Feature Decorrelation,” The Ninth International Conference on Learning Representations (ICLR2021), 2021.
• Oshima, T., Takagi, K., Nakata, “Clustering-Friendly Representation Learning for Enhancing Salient Features”, 28th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD2024), 2024.
• 製品の不良や欠陥を高精度にグループ化する教師なし画像分類AIを開発、プレスリリース（2024年5月8日）