論文の概要: Anomaly Detection by One Class Latent Regularized Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.01607v2
• Date: Tue, 14 Jul 2020 06:30:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-03 21:45:56.856142
• Title: Anomaly Detection by One Class Latent Regularized Networks
• Title（参考訳）: 1クラス潜在正規化ネットワークによる異常検出
• Authors: Chengwei Chen and Pan Chen and Haichuan Song and Yiqing Tao and Yuan Xie and Shouhong Ding and Lizhuang Ma
• Abstract要約: 近年,GANに基づく半教師付きジェネレーティブ・アドバイザリアル・ネットワーク(GAN)手法が,異常検出タスクで人気を集めている。 遅延特徴空間でトレーニングデータの基盤となる構造を捕捉する新しい対角デュアルオートエンコーダネットワークを提案する。 実験の結果,MNISTおよびCIFAR10データセットおよびGTSRB停止信号データセットの最先端結果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.67420338535258
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Anomaly detection is a fundamental problem in computer vision area with many real-world applications. Given a wide range of images belonging to the normal class, emerging from some distribution, the objective of this task is to construct the model to detect out-of-distribution images belonging to abnormal instances. Semi-supervised Generative Adversarial Networks (GAN)-based methods have been gaining popularity in anomaly detection task recently. However, the training process of GAN is still unstable and challenging. To solve these issues, a novel adversarial dual autoencoder network is proposed, in which the underlying structure of training data is not only captured in latent feature space, but also can be further restricted in the space of latent representation in a discriminant manner, leading to a more accurate detector. In addition, the auxiliary autoencoder regarded as a discriminator could obtain an more stable training process. Experiments show that our model achieves the state-of-the-art results on MNIST and CIFAR10 datasets as well as GTSRB stop signs dataset.
• Abstract（参考訳）: 異常検出は多くの実世界の応用でコンピュータビジョン領域の基本的な問題である。 正規クラスに属する幅広い画像が、ある分布から現れると、このタスクの目的は、異常な事象に属する分布外画像を検出するモデルを構築することである。 近年,GANに基づく半教師付きジェネレーティブ・アドバイザリアル・ネットワーク(GAN)手法が,異常検出タスクで人気を集めている。 しかし、GANのトレーニングプロセスはまだ不安定で困難である。 これらの問題を解決するために, 学習データの基盤構造を潜在的特徴空間にとらえるだけでなく, 潜在表現の空間を識別的に制限し, より正確な検出を行うことができる, 新たな対向的二重オートエンコーダネットワークを提案する。 さらに、判別器と見なされる補助オートエンコーダは、より安定した訓練プロセスを得ることができた。 実験の結果,MNISTおよびCIFAR10データセットおよびGTSRB停止信号データセットの最先端結果が得られた。

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