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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.4
- 수록면
- 157 - 166 (10page)
- DOI
- 10.7232/JKIIE.2023.49.2.157
이용수
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Demand for camera modules is rapidly increasing due to the development of smart phones and vision recognition technology. The importance of the camera module inspection process is also rising. Because the camera is a highly intensive optical device, it generates a lot of noises and causes many false positives, making lower reliability of the inspection result. Therefore, it is necessary to detect and take action early to avoid false positives in the inspection process. In addition, the inspection process data are hard to analyze because they are censored. In this study, we propose a self-supervised learning method based on subset structure and mask estimator that can effectively accommodate the inspection process data. We demonstrate the effectiveness and usefulness of the proposed method by using actual camera resolution inspection process data and MNIST data.
목차
1. 서론
2. 배경 이론
3. 제안 방법론
4. 실험 결과
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
Arik, S. Ö. and Pfister, T. (2021), Tabnet: Attentive interpretable tabular learning. In Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 35(8), 6679-6687.
Bahri, D., Jiang, H., Tay, Y., and Metzler, D. (2021), Scarf: Self-supervised contrastive learning using random feature corruption. arXiv preprint arXiv:2106.15147.
Borisov, V., Leemann, T., Seßler, K., Haug, J., Pawelczyk, M., and Kasneci, G. (2021), Deep neural networks and tabular data: A survey. arXiv preprint arXiv:2110.01889.
Chalapathy, R. and Chawla, S. (2019), Deep learning for anomaly detection: A survey. arXiv preprint arXiv:1901.03407.
Darabi, S., Fazeli, S., Pazoki, A., Sankararaman, S., and Sarrafzadeh, M. (2021), Contrastive mixup: Self-and semi-supervised learning for tabular domain. arXiv preprint arXiv:2108.12296.
Bahri, D., Jiang, H., Tay, Y., and Metzler, D. (2021), Scarf: Self-supervised contrastive learning using random feature corruption. arXiv preprint arXiv:2106.15147.
Borisov, V., Leemann, T., Seßler, K., Haug, J., Pawelczyk, M., and Kasneci, G. (2021), Deep neural networks and tabular data: A survey. arXiv preprint arXiv:2110.01889.
Chalapathy, R. and Chawla, S. (2019), Deep learning for anomaly detection: A survey. arXiv preprint arXiv:1901.03407.
Darabi, S., Fazeli, S., Pazoki, A., Sankararaman, S., and Sarrafzadeh, M. (2021), Contrastive mixup: Self-and semi-supervised learning for tabular domain. arXiv preprint arXiv:2108.12296.
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