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초록·키워드
Anomaly detection is a challenging problem extensively studied in diverse research and application domains. For example, it plays a crucial role in quality control and industrial inspection, where identifying defects and irregularities in products and processes is critically significant. To this end, in this paper, we introduce a novel approach based on deep learning for identifying anomalies in the MVTec AD dataset under a fully supervised setting. The proposed method involves training multiple convolutional neural networks on different subsets of the dataset and leveraging transfer learning and ensemble training techniques. This ensemble model demonstrates remarkable performance, achieving a macro F1 score of 0.8792.
본문·목차
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