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CHANGED
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@@ -8,10 +8,10 @@
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이 모델은 CLIP 기반의 이상 탐지 방법을 사용하여 제품 결함을 탐지합니다.
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사전 훈련된 CLIP 모델을 fine-tuning하여 제품 이미지에서 결함을 식별하고, 생산 라인에서 품질 관리 및 결함 감지를 자동화합니다.
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| 11 |
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- **Developed by:**
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| 12 |
- **Funded by:** 4INLAB INC.
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| 13 |
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- **Shared by:**
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| 14 |
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- **Model type:**
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| 15 |
- **Language(s):** Python, PyTorch
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| 16 |
- **License:** Apache 2.0, MIT, GPL-3.0
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| 17 |
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@@ -107,7 +107,7 @@
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| 107 |
# Training Parameters
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| 108 |
**하이퍼파라미터 설정**
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| 109 |
- Learning Rate: 0.001.
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| 110 |
-
- Batch Size:
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| 111 |
- Epochs: 200.
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| 112 |
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| 113 |
# Pre-trained CLIP model
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@@ -118,10 +118,6 @@
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| 118 |
| ViT-L/14 | [download](https://openaipublic.azureedge.net/clip/models/b8cca3fd41ae0c99ba7e8951adf17d267cdb84cd88be6f7c2e0eca1737a03836/ViT-L-14.pt) |
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| 119 |
| ViT-L/14@336px | [download](https://openaipublic.azureedge.net/clip/models/3035c92b350959924f9f00213499208652fc7ea050643e8b385c2dac08641f02/ViT-L-14-336px.pt) |
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# Data Parameters
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**데이터 증강**
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- 회전을 적용하여 모델의 일반화 성능 강화.
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| 125 |
# Evaluation Parameters
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| 126 |
- F1-score: 95%이상.
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| 127 |
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@@ -131,8 +127,6 @@
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| 131 |
- **학습성능 테스트 결과과 그래프**:
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| 132 |
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-
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| 135 |
-
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| 136 |
- **학습 결과표**:
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| 8 |
이 모델은 CLIP 기반의 이상 탐지 방법을 사용하여 제품 결함을 탐지합니다.
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| 9 |
사전 훈련된 CLIP 모델을 fine-tuning하여 제품 이미지에서 결함을 식별하고, 생산 라인에서 품질 관리 및 결함 감지를 자동화합니다.
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| 10 |
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| 11 |
+
- **Developed by:** 오석
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| 12 |
- **Funded by:** 4INLAB INC.
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| 13 |
+
- **Shared by:** zhou2023anomalyclip
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| 14 |
+
- **Model type:** CLIP based Anomaly Detection
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| 15 |
- **Language(s):** Python, PyTorch
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| 16 |
- **License:** Apache 2.0, MIT, GPL-3.0
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| 17 |
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| 107 |
# Training Parameters
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| 108 |
**하이퍼파라미터 설정**
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| 109 |
- Learning Rate: 0.001.
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| 110 |
+
- Batch Size: 8.
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| 111 |
- Epochs: 200.
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| 112 |
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| 113 |
# Pre-trained CLIP model
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| 118 |
| ViT-L/14 | [download](https://openaipublic.azureedge.net/clip/models/b8cca3fd41ae0c99ba7e8951adf17d267cdb84cd88be6f7c2e0eca1737a03836/ViT-L-14.pt) |
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| 119 |
| ViT-L/14@336px | [download](https://openaipublic.azureedge.net/clip/models/3035c92b350959924f9f00213499208652fc7ea050643e8b385c2dac08641f02/ViT-L-14-336px.pt) |
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| 121 |
# Evaluation Parameters
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| 122 |
- F1-score: 95%이상.
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| 127 |
- **학습성능 테스트 결과과 그래프**:
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- **학습 결과표**:
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