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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 2,910 - 2,914 (5page)
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With the development of machine learning and deep learning, many studies are being conducted in the industrial field to improve abnormal detection performance such as component defects. As an attempt to improve anomaly detection performance, this study assumed that performance would improve if features were extracted well from existing normal data, reconstructed images, and then added the reconstructed images to the learning dataset. We extract reconstructed images from existing images through the generative model. After adding only one reconstructed image to the existing learning dataset, an anomaly detection experiment is conducted using the FastFlow model and compared with the baseline score.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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