論文の概要: Fast Distance-based Anomaly Detection in Images Using an Inception-like Autoencoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.08731v1
• Date: Thu, 12 Mar 2020 16:10:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-24 15:17:03.348099
• Title: Fast Distance-based Anomaly Detection in Images Using an Inception-like Autoencoder
• Title（参考訳）: インセプション型オートエンコーダを用いた画像の高速距離に基づく異常検出
• Authors: Natasa Sarafijanovic-Djukic and Jesse Davis
• Abstract要約: 畳み込みオートエンコーダ(CAE)を訓練し、画像の低次元表現を抽出する。 画像の学習表現の低次元空間に距離ベースの異常検出器を用いる。 その結果,予測性能が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.157879279661362
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The goal of anomaly detection is to identify examples that deviate from normal or expected behavior. We tackle this problem for images. We consider a two-phase approach. First, using normal examples, a convolutional autoencoder (CAE) is trained to extract a low-dimensional representation of the images. Here, we propose a novel architectural choice when designing the CAE, an Inception-like CAE. It combines convolutional filters of different kernel sizes and it uses a Global Average Pooling (GAP) operation to extract the representations from the CAE's bottleneck layer. Second, we employ a distanced-based anomaly detector in the low-dimensional space of the learned representation for the images. However, instead of computing the exact distance, we compute an approximate distance using product quantization. This alleviates the high memory and prediction time costs of distance-based anomaly detectors. We compare our proposed approach to a number of baselines and state-of-the-art methods on four image datasets, and we find that our approach resulted in improved predictive performance.
• Abstract（参考訳）: 異常検出の目標は、正常または期待された行動から逸脱する例を特定することである。 我々はこの問題に画像で取り組んだ。 我々は二段階のアプローチを考える。 まず、通常例を用いて、畳み込みオートエンコーダ(CAE)を訓練し、画像の低次元表現を抽出する。 本稿では、インセプションのようなCAEを設計する際の新しいアーキテクチャ選択を提案する。 異なるカーネルサイズの畳み込みフィルタを組み合わせて、CAEのボトルネック層から表現を抽出するために、Global Average Pooling(GAP)操作を使用する。 第2に,画像の学習表現の低次元空間に距離に基づく異常検出器を用いる。 しかし、正確な距離を計算する代わりに、積量子化を用いて近似距離を計算する。 これにより、距離ベースの異常検出器の高メモリと予測時間コストが軽減される。 提案手法を4つの画像データセットのベースラインおよび最先端手法と比較し,提案手法が予測性能の向上に寄与したことを確認した。

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