異常検出において、「教師あり」vs「教師なし」で「教師なし」が勝った一例。 https://t.co/tFsw7ssmQh コンクリートの打音スペクトル（スペクトログラムではない）で異常個所を見つける研究。「教師あり」が80％強の精度、「教師なし」（オートエンコーダ）は100％の精度に。

RT @akinori_ito: Deepでポン以前の異常音検出についてはこちらをご覧ください https://t.co/aFwRAhLksW

人体骨格検出モデルで、TV画面からその日の調子とかが数値化できたら面白そうですが、データを集めるのが大変(^^;。リハビリの研究では、使われているようです。https://t.co/sFsbpLP7wa https://t.co/konZ8NuvxB

最後にこちら。https://t.co/sjHbYM0z1L力センサーの波形を読み取り、スライム（削りカス）を検知する研究。こちらは人間の職人さんがラベル付けしたデータでCNNなどを学習。聴講者の質問で、「職人さん（人間）の精度は超えられないのでは？」という質問が...

あとは、こちら。https://t.co/AbRvbxMoVF。キリンビールによる缶のデザインの評価。デザインの良いところをGradCAMで可視化。質問したかったけど、時間が足りず断念。

今日は人工知能学会で新潟に来ています。面白かったのはこちら、https://t.co/eIaAjSXP8O。電力削減のために自作のSSDを作ったお話しで、FPSは0.95とのこと。

このたび、井本先生との共著で「環境音分析・異常音検知の研究動向」という記事を寄稿いたしました！ https://t.co/56VQryH6bg 井本先生の補足のとおり伊藤先生が19年に異音検知の記事を執筆されていますので、そちらを引用しつつ、さらに19年以降の進展を加えた内容になったと思います！なにとぞ～ https://t.co/kuTaa8JnWI https://t.co/kAQRTHTUyi

@shinmura0 この論文からの引用です！ https://t.co/nIlHDfVZTP

Deepでポン以前の異常音検出についてはこちらをご覧ください https://t.co/aFwRAhLksW