単一クラス画像を用いたセグメンテーション精度の向上

抄録

セグメンテーションを用いて異物検査を行うためには、正常品に異物が混入した画像の収集やアノテーションに労力を要するという問題がある。一方、正常品のみが写った画像や異物のみが写った画像の収集やアノテーションは容易である。そこで本研究では大量の異物混入画像で学習する代わりに、少量の異物混入画像に正常品のみが写った画像と異物のみが写った画像を加えて学習する手法を提案する。提案手法を用いて学習した結果、アノテーションコストを軽減しつつ検査精度を向上させることができた。