1. 목적

오리지널 데이터 세트로 skipGANomaly에 의한 이상 검출을 실시한다.
인용 원본 저장소 "1"

2. 가정

환경 구축 완료 ( 참고 )

3. 데이터 세트

3.1 데이터 세트 개요

정상 이미지(캡이 잠겨 있음)


비정상 이미지(캡이 열려 있음)

3.2 데이터 세트의 디렉토리 구성

./data/
├── caps #データセット名
│     ├──train
│     │   ├──0.normal
│     │   │    └──正常画像1
│     │   │    └──正常画像2
│     │   │    └──正常画像3
│     │   │    ...
│     ├──test
│     │   ├──0.normal
│     │   │    └──正常画像1
│     │   │    └──正常画像2
│     │   │    └──正常画像3
│     │   │    ...
│     │   ├──1.abnormal
│     │   │    └──異常画像1
│     │   │    └──異常画像2
│     │   │    └──異常画像3
│     │   │    ...

4. 학습

4.1 Visdom 시작

시각화 도구인 Visdom을 다른 명령 프롬프트로 시작

python -m visdom.server

4.2 학습

다음 명령으로 학습

 python train.py --model skipganomaly --dataset caps --abnormal_class open --display --isize 128 --device cpu --gpu_ids -1 --name capsIsOpen0123 --niter 15

5 학습 결과 확인

학습 결과 확인
다음의 테스트 코드를 실행한다.
디렉토리는 train.py와 같습니다.

test.py

# LIBRARIES

from options import Options
from lib.data.dataloader import load_data
from lib.models import load_model

def main():
    opt = Options().parse()
    data = load_data(opt)
    model = load_model(opt, data)
    model.test(plot_hist=True)

if __name__ == '__main__':
    main()