情報詳細Q:アノマリースコアの算出方法について教えてください。A:アノマリー検出ではapply_dl_modelにより推論を行い、結果として出力されるアノマリースコアは 以下のような方法で算出されます。評価対象の画像のアノマリーマップに対し、アノマリースコアをScore、、平均輝度値をμ、標準偏差をσとすると、Score = μ + (λ*σ)簡単に言えば、アノマリーマップの平均輝度値に偏差を足した値になります。※プログラムで下記オペレータにより検証しました。 apply_dl_model (DLModelHandle, DLSamplePreprocessed, [], DLResult) //推論 get_dict_tuple (DLResult, 'anomaly_score', Tuple) //アノマリースコアを取得 get_dict_object (Object, DLResult, 'anomaly_image') //アノマリーマップを取得 threshold (Object, Region, 0, 255) intensity (Region, Object, Mean, Deviation) //平均輝度値を標準偏差を取得 get_dl_model_param (DLModelHandle, 'standard_deviation_factor', GenParamValue) //標準偏差因子 AnomalyScore := Mean+(GenParamValue*Deviation) //計算式異常と見なした箇所が極端に小さい場合、アノマリー閾値を下回ってOKとみなしてしまうことがあります。そうならずにしきい値を超えてくれるよう、スコアの調整をλで行います。λは、アノマリースコアを算出するときに標準偏差の係数として使用され、標準偏差の値を増幅させスコアを大きくさせられます。小さい欠陥がある場合、λを大きくすることでNGとみなすことが可能になる可能性がございます。詳しくはget_dl_model_paramのリファレンスマニュアルをご確認ください。 添付ファイルタイトルDeepLearning:アノマリー検出のアノマリースコアの計算式についてURL 名000005751公開状況公開済み検証状況公開済み