[2N6-GS-10] AI応用：ドメイン適応と深層学習

[2N6-GS-10-03] VAEを用いた河川護岸の異常検知における連続潜在変数モデルと離散潜在変数モデルの比較

〇都築 幸乃¹、吉田 龍人¹、大久保 順一¹、藤井 純一郎¹ (1. 八千代エンジニヤリング株式会社)

キーワード：VAE、DIP-VAE、SQ-VAE、画像生成、異常検知

一つのブロックを均一な部品として捉え，VAEを用いた河川護岸の異常検知手法が研究されている．先行研究はブロック形状が単一の場合の検討であり，今後は実用化に向けて，様々な形状のブロックに適用可能な手法を検討する必要がある．しかし，従来VAEは再構成性能が低いことが指摘されており，ブロック形状が多様になった場合，再構成が困難なブロックが存在する可能性がある．一方で，離散的な潜在変数を用いることで高解像度な画像生成を可能にしたVQ-VAE，それをさらに性能向上させたSQ-VAEが提案されている．本研究では，様々な護岸ブロックで異常検知を行うことを目的とし，先行研究で使用した連続潜在変数モデル（DIP-VAE）と，再構成性能の高い離散潜在変数モデル（SQ-VAE）のそれぞれの特性について調査する．DIP-VAEでは再構成が困難なブロック形状が存在し，この場合，異常検知性能が著しく低下することを確認した．SQ-VAEは正常領域だけでなく異常領域も再構成できてしまった．最後に，SQ-VAEの潜在変数を用いた異常検知手法の可能性について示唆した．