本研究では，教師なし学習による画像の異常検出を扱う．これは，画像1枚ごとまたは画素ごとに異常度を計算するという問題である．先行研究の中では，画像識別を事前に学習したCNNを用いて抽出した特徴量を利用する手法が，高い検出精度を達成している．本研究では，先行手法の精度改善と，特徴抽出時間削減の2つに取り組んだ．後者については，知識蒸留を用いて学習済みCNNより計算時間が短いネットワークを得ることを試みた．実験の結果，検出精度をある程度高く維持しつつ，特徴抽出時間を削減できることが分かった．
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