Diplomová práce

Anomaly segmentation using neural networks

Bc. Václav Hloušek
Anotace

Cílem práce je prozkoumat nové a úspěšné metody pro detekci anomálií které používají neuronové sítě v semi-supervised módu. Tyto metody detekují anomálie v obrazech z industriálního prostředí. Takové anomálie jsou obecně těžko detekovatelné tudíž pro dané metody je třeba aby byly přesné. Metody také lokalizují anomálie takže na jejich výstupu se nachází teplotní mapa. Poskytuji vysvětlení čtyř metod a výsledky experimentů na veřejných a externích datech.

Abstract

The goal of this thesis is to examine recent successful anomaly detection methods which use neural networks in semi-supervised mode. These methods aim to detect anomalies on images from industrial setting. In this setting the anomalies are usually difficult to detect, hence the methods are required to have high accuracy. Furthermore, the methods locate the anomalies so their output is in the form of …více

Klíčová slova
Anomaly Detection Machine Learning Neural Networks Image Processing
Zadání práce
The thesis aims to examine suitable solutions for anomaly detection on industrial image data with an anomaly segmentation map as an output. The thesis will focus on methods utilizing neural networks with a semi-supervised approach, i.e., training is done on anomaly-free images only.
  1. Examine existing methods tasked with image anomaly detection, which use neural networks.
  2. Perform a classification of current methods and discuss their advantages and disadvantages.
  3. Choose an example from each category that is suitable for industrial setting image data.
  4. Implement a script to create a report with graphs and heatmap visualizations from inferences of the methods chosen in task 3.
  5. Implement a script that will perform data pre-processing for the experiments.
  6. Conduct the experiments for the chosen methods over the MVTecAD dataset and the dataset of the SANEZOO company.
  7. Evaluate the experiments and discuss their results.
Administrativní informace
Práce zkontrolována:
25. 12. 2023 09:55, doc. RNDr. Pavel Matula, Ph.D., učo 2927
Plný text práce
14,8 MB / soubor PDF
Přílohy (1)
Jazyk práce
angličtina angličtina
Termín obhajoby
6. 2. 2024
Práce byla úspěšně obhájena

Vedoucí

doc. RNDr. Pavel Matula, Ph.D., učo 2927
KVI FI MU

Oponent

RNDr. Filip Lux
CABO KVI FI MU

Konzultant

Ing. Michal Puska
Citovat tuto práci
Masarykova univerzita Fakulta informatiky
Studijní program
Plán
Analýza a zpracování obrazu

Práce na příbuzné téma

Seznam prací, které mají shodná klíčová slova.

Podobné práce

  • Přidání souboru

    Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat.

  • Další operace se soubory

    Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku.

  • Pohled pro experty

    Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností.

  • Vyhledávání souborů

    Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku.

  • Rychlý přístup k souborům

    Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou.