東芝は2024年5月8日、教師なし画像分類AIの分類精度を大幅に向上させる手法「cIDFD」を開発したと発表。この手法は、AIの学習に背景パターン画像と目的画像の2つのデータセットを組み合わせて利用し、不良や欠陥の画像分類を高精度に実現する。
現在のAIは教示作業が必要な教師ありAIが主流だが、教師なしAIの導入が進む中、その精度向上が課題となっている。cIDFDはこの課題に取り組み、教師なしAIを使った画像分類の精度を飛躍的に向上させることに成功した。
cIDFDは、背景特徴抽出ネットワークと注目特徴抽出ネットワークを組み合わせることで、重要な特徴だけを効率的に学習し、不良や欠陥の画像分類を高精度に行う画像分類AIを実現する手法である。
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