이상탐지(Anomaly detection)

이상탐지는 정상인 데이터의 특징을 추출하여 특징과 거리가 먼 데이터를 이상치 데이터로 검출하는 모델입니다.

데이터 업로드 하기

먼저, 생성한 프로젝트에서, Vision-ML에 접속합니다.

Vision-ML 화면에서, Add new Item 버튼을 클릭하거나, 우측의 를 클릭합니다.

데이터셋 생성 화면에서, Purpose Type을 Anomaly Detection으로 선택한 후 다음 버튼을 클릭합니다.

파일 업로드 화면에서, 파일을 끌어놓아 업로드 하거나, 파일 업로드 버튼을 클릭하여 업로드 합니다.
이상탐지는 정상 데이터만 업로드 합니다.

업로드가 완료되면, 아래 그림과 같이 파일 목록이 출력됩니다.

파일이 정상적으로 업로드 된 것을 확인하였으면, 다음 버튼을 클릭합니다. dataset information 화면에서, 데이터셋 이름, 데이터셋 설명을 입력합니다.

입력이 완료되면, 저장 버튼을 클릭하여 데이터셋을 생성합니다. 정상적으로 생성이 완료 된 경우 Vision-ML 화면에서 생성된 데이터셋 카드를 확인 할 수 있습니다.

생성 된 데이터셋을 클릭하면, 라벨링 화면으로 이동합니다.

라벨링 화면으로 이동하면, normal 클래스와 anomaly 클래스가 자동으로 생성됩니다.
업로드 한 파일은 normal 클래스로 자동으로 라벨링됩니다.