■概要 畳み込みオートエンコーダ（Convolutional Autoencoder/CAE）を使ったデモがなかったので作成。 オートエンコーダーにより不良品や異物の検知に利用できる。
例として正常なリンゴか、そうでないかを判定するデモ。 ⇒ 外観検査デモを見る
（１）正常なリンゴの画像だけを学習させたオートエンコーダーを作成 （２）作成したモデルをtflite用に変換 （３）JS側ではtflite用に変換したモデルを読み込み推論を行う
■所感
推論の際、サーバサイドにAPIアクセスしてPythonに推論させるのではなく、JS側にて推論を行うことでレスポンスが大幅に改善する。 iOSアプリであればCoreMLを使ってデバイス内で推論させることになる。 AndroidアプリであればTensorFlowLiteを使ってデバイス内で推論させることになる。
オートエンコーダーは正常画像だけで、不良品や異物の検知に利用できるので利用価値は高いと思う。
