Natuurlijk! Hier is een gedetailleerde suggestie voor het ontwikkelen van een convolutioneel neuraal netwerk (CNN) voor anomaliedetectie in hoge resolutie beeldgegevens, rekening houdend met de onbalans in de dataset en de wens voor een binaire classificatie: **1. Architectuur van het CNN** a. **Invoerlaag**: - Hoge resolutie beelden, bijvoorbeeld 1024x1024 pixels, 3 kanalen (kleur). b. **Pre-processing**: - Normaliseer pixelwaarden (bijvoorbeeld tussen 0 en 1). - Overweeg het gebruik van een downsampling of patching-techniek om de resolutie te verminderen, zodat het model efficiënter wordt en overfitting vermindert. c. **Convolutionele blokken** (meerdere blokken voor feature-extractie): - **Blok 1**: - Conv2D met 32 filters, 3x3 kernel, padding='same' - Batch Normalization - ReLU activatiefunctie - MaxPooling2D (2x2) - **Blok 2**: - Conv2D met 64 filters, 3x3 kernel - Batch Normalization - ReLU - MaxPooling2D (2x2) - **Blok 3**: - Conv2D met 128 filters, 3x3 kernel - Batch Normalization - ReLU - MaxPooling2D (2x2) - **Optioneel**: - Extra blokken met toenemende filters (256, 512) afhankelijk van de complexiteit en computational resources. d. **Feature consolidatie**: - Flatten of GlobalAveragePooling2D om de feature maps samen te vatten. e. **Fully connected lagen**: - Dense laag met 128 neuronen, ReLU - Dropout (bijvoorbeeld 0.5) ter preventie van overfitting - Dense laag met 1 neuron, sigmoid activatie (voor binaire classificatie) --- **2. Specifieke modules voor anomaliedetectie** - **Autoencoder-module**: Overweeg een parallelle autoencoder om afwijkingen te detecteren door reconstructiefouten. - **Attention-mechanismen**: Bijvoorbeeld SE-blokken (Squeeze-and-Excitation) om belangrijke regio's te benadrukken. - **Multi-scale feature extractie**: Gebruik van inception-achtige modules of atrous convolutions om verschillende resoluties te vangen. --- **3. Trainingstips** a. **Verliesfunctie**: - Gebruik binary cross-entropy, aangepast met class-gewichten om de onbalans te compenseren (bijvoorbeeld meer gewicht op de defecte klasse). b. **Optimalisator**: - Adam optimizer met een leersnelheid tussen 1e-4 en 1e-5. - Learning rate scheiding en early stopping. c. **Data-augmentatie**: - Rotaties, flips, zooms, helderheid- en contrastaanpassingen. - Random cropping of patches om de variatie te verhogen. - Overweeg generative augmentatie (bijvoorbeeld GANs) voor meer defecte voorbeelden. d. **Onbalans aanpak**: - Oversampling van defecte monsters of gebruik van SMOTE-achtige technieken. - Focal loss: focusing loss die hard te classificeren voorbeelden meer benadrukt. e. **Validatie en evaluatie**: - Gebruik k-fold cross-validation. - Meet specifiek de recall (gevoeligheid) voor defecten en de false positive rate. - Gebruik ROC-curve en AUC-waarde voor modelprestaties. --- **4. Aanpak voor het verminderen van false positives** - Stel een conservatieve drempel in voor de outputprobabiliteit. - Verfijn de decision threshold op basis van de ROC-curve. - Gebruik ensemble-modellen of meerdere modellen voor consensus. - Implementeer post-processing technieken, zoals het analyseren van contiguous defectgebieden om kleine false positives weg te filteren. --- **Samenvatting:** Voor hoge resolutie beeldgegevens met een grote onbalans in klasseverdeling, combineer een dieper CNN met data-augmentatie, class-gewogen verliesfuncties en eventueel autoencoder-technieken. Focus op het verbeteren van recall zonder te veel false positives te genereren door threshold tuning en het gebruik van geavanceerde modules zoals attention-mechanismen. Regelmatige validatie en het gebruik van diverse evaluatiemeasures helpen om het model te optimaliseren voor anomaliedetectie. Heeft u verdere vragen of wilt u een voorbeeldcode voor het model?

Zeker, hier is een gedetailleerd voorstel voor een CNN-architectuur voor anomaliedetectie in beeldgegevens: ## CNN-Architectuur Voorstel **Basisarchitectuur:** Autoencoder met gecontroleerde learning ### Encoder Gedeelte: - **Input Layer:** (bijv. 256x256x3 voor RGB-beelden) - **Conv2D:** 32 filters (3x3), ReLU activatie - **MaxPooling2D:** (2x2) - **Conv2D:** 64 filters (3x3), ReLU activatie - **MaxPooling2D:** (2x2) - **Conv2D:** 128 filters (3x3), ReLU activatie - **MaxPooling2D:** (2x2) - **Conv2D:** 256 filters (3x3), ReLU activatie - **Global Average Pooling** ### Bottleneck: - **Dense Layer:** 128 units, ReLU activatie - **Dropout:** 0.3-0.5 rate ### Decoder Gedeelte: - **UpSampling2D:** (2x2) - **Conv2DTranspose:** 128 filters (3x3), ReLU - **UpSampling2D:** (2x2) - **Conv2DTranspose:** 64 filters (3x3), ReLU - **UpSampling2D:** (2x2) - **Conv2DTranspose:** 32 filters (3x3), ReLU - **Conv2D:** 3 filters (3x3), Sigmoid activatie ## Specifieke Modules voor Anomaliedetectie 1. **Attention Mechanism:** Squeeze-and-Excitation blocks 2. **Skip Connections:** Voor betere reconstructie 3. **Gradient Penalty:** Voor training stabiliteit 4. **Feature Matching:** Voor betere anomaliedetectie ## Trainingsmethoden **Two-phase training approach:** 1. **Fase 1:** Alleen normale beelden (reconstructie training) 2. **Fase 2:** Gehele dataset (fine-tuning) **Verliesfuncties:** - **Reconstruction Loss:** Mean Squared Error (MSE) - **Anomaly Score:** Per-pixel reconstruction error - **Additional Loss:** Structural Similarity (SSIM) loss ## Data Augmentatie Technieken **Voor normale beelden:** - Random rotation (±5°) - Brightness adjustment (±10%) - Contrast normalization - Gaussian noise (low variance) - Horizontal flipping (indien relevant) **Voor anomalieën:** - Geen augmentatie om valse patronen te voorkomen ## False Positive Reductie Strategieën 1. **Threshold Optimization:** Gebruik validation set voor optimale drempelwaarde 2. **Post-processing:** Morphologische operaties op anomaly masks 3. **Ensemble Methods:** Combineer meerdere modellen 4. **Uncertainty Estimation:** Monte Carlo Dropout voor betrouwbaarheidsscores ## Aanbevolen Hyperparameters - **Learning Rate:** 1e-4 met decay - **Batch Size:** 16-32 (afhankelijk van GPU geheugen) - **Epochs:** 100-200 met early stopping - **Optimizer:** Adam of RMSprop ## Evaluatiemetrics - **Primary:** F1-Score, Precision, Recall - **Secondary:** AUC-ROC, AUC-PR - **Anomaly-specific:** False Positive Rate bij 95% True Positive Rate Deze architectuur is specifiek ontworpen voor de uitdagingen van uw dataset met zeldzame anomalieën en zou goede prestaties moeten leveren met beperkte false positives.