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PatchCoreとは

PatchCoreは、良品画像だけを使う画像異常検知の代表的な手法で、2022年にCVPRで発表されました。事前学習済みCNNの中間層から画像の小領域（パッチ）ごとの特徴を取り出してメモリに保存し、検査画像の各パッチが最も近い良品特徴からどれだけ離れているかで異常度を求めます。追加のネットワーク学習が不要で、MVTec ADで高い精度を示したことから、外観検査AIの比較基準として広く使われています。

Definition (English)

An image anomaly-detection method using only good samples, presented at CVPR 2022. It stores patch-level features from a pretrained CNN in a memory bank and scores each test patch by its distance to the nearest stored feature.

释义（中文）

仅使用良品图像的代表性图像异常检测方法，于2022年在CVPR上发表。它将预训练CNN中间层提取的图像块特征存入记忆库，以检测图像各图像块与最近良品特征的距离作为异常度。

関連する用語

参照した規格・文献

  • Towards Total Recall in Industrial Anomaly Detection（Roth et al., CVPR 2022）

釈義は当社が独自に記述したものです。規格の条文は転載していません。

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出典表記の例

株式会社サオス MFG-AI「製造業AI用語集：PatchCore」https://mfg-ai.com/terms/patchcore（CC BY 4.0）

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<blockquote cite="https://mfg-ai.com/terms/patchcore">
  <p>PatchCoreは、良品画像だけを使う画像異常検知の代表的な手法で、2022年にCVPRで発表されました。</p>
  <footer>出典：<a href="https://mfg-ai.com/terms/patchcore">株式会社サオス MFG-AI「製造業AI用語集：PatchCore」</a>（<a href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.ja">CC BY 4.0</a>）</footer>
</blockquote>

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この記事を書いた人

株式会社サオス

株式会社サオス 製造DX部

DELMIA Apriso を中核とした MES / 製造DX の導入・運用・人材育成と、製造業向けAIの調査・開発・教育を手がけるITコンサルティング企業。ISO 9001:2015 / ISO 27001:2022 認証取得。 日本・中国・米国で製造業のMES・データ基盤・AI導入を手がけた実務者が、欧米・中国の一次情報にあたって書いています。

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