Fugu-MT 論文翻訳(概要): Anomaly Detection and Prototype Selection Using Polyhedron Curvature

論文の概要: Anomaly Detection and Prototype Selection Using Polyhedron Curvature

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.02137v1
Date: Sun, 5 Apr 2020 09:50:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-16 12:16:21.602316
Title: Anomaly Detection and Prototype Selection Using Polyhedron Curvature
Title（参考訳）: ポリヘドロン曲率を用いた異常検出とプロトタイプ選択
Authors: Benyamin Ghojogh, Fakhri Karray, Mark Crowley
Abstract要約: 本稿では,Curvature Anomaly Detection (CAD) と Kernel CAD と呼ばれる新しい異常検出手法を提案する。評価実験の結果,提案手法は異常検出とプロトタイプ選択に有効であることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.323996999894002
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We propose a novel approach to anomaly detection called Curvature Anomaly Detection (CAD) and Kernel CAD based on the idea of polyhedron curvature. Using the nearest neighbors for a point, we consider every data point as the vertex of a polyhedron where the more anomalous point has more curvature. We also propose inverse CAD (iCAD) and Kernel iCAD for instance ranking and prototype selection by looking at CAD from an opposite perspective. We define the concept of anomaly landscape and anomaly path and we demonstrate an application for it which is image denoising. The proposed methods are straightforward and easy to implement. Our experiments on different benchmarks show that the proposed methods are effective for anomaly detection and prototype selection.
Abstract（参考訳）: 本論文では,多面体曲率の考え方に基づく曲率異常検出(cad)とカーネルcad(kernel cad)と呼ばれる新しい手法を提案する。点に最も近い近傍を用いることで、全てのデータ点をより異常な点がより曲率を持つ多面体の頂点と考える。また,逆cad (icad) とカーネルicd (kernel icad) を,逆の視点からcadのランキングとプロトタイプ選択のために提案する。本稿では,異常景観と異常経路の概念を定義し,その応用例を示す。提案手法は単純で実装が容易である。評価実験の結果,提案手法は異常検出とプロトタイプ選択に有効であることがわかった。

関連論文リスト

3D Neural Edge Reconstruction [61.10201396044153]
本研究では,線と曲線に焦点をあてて3次元エッジ表現を学習する新しい手法であるEMAPを紹介する。多視点エッジマップから無符号距離関数(UDF)の3次元エッジ距離と方向を暗黙的に符号化する。この神経表現の上に、推定されたエッジ点とその方向から3次元エッジを頑健に抽象化するエッジ抽出アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-29T17:23:51Z)
GeoUDF: Surface Reconstruction from 3D Point Clouds via Geometry-guided Distance Representation [73.77505964222632]
スパース点雲から離散曲面を再構成する問題に対処する学習ベース手法であるGeoUDFを提案する。具体的には、UDFのための幾何誘導学習法とその勾配推定を提案する。予測されたUDFから三角形メッシュを抽出するために,カスタマイズされたエッジベースマーチングキューブモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-30T06:02:01Z)
Ground Plane Matters: Picking Up Ground Plane Prior in Monocular 3D Object Detection [92.75961303269548]
先行する地平面は、モノクル3次元物体検出(M3OD)における非常に情報的な幾何学的手がかりである本稿では,両問題を一度に解決するGPENetを提案する。我々のGPENetは、他の手法よりも優れ、最先端のパフォーマンスを実現し、提案手法の有効性と優位性を示すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-03T02:21:35Z)
Reconstructing editable prismatic CAD from rounded voxel models [16.03976415868563]
この課題を解決するために,新しいニューラルネットワークアーキテクチャを導入する。本手法は形状を分解することでボクセル空間の入力幾何を再構成する。推論の際には,まず2次元制約付きスケッチのデータベースを検索し,CADデータを取得する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-02T16:44:10Z)
Curved Geometric Networks for Visual Anomaly Recognition [39.91252195360767]
データ分布の根底にある性質を理解するために潜伏埋め込みを学ぶことは、曲率ゼロのユークリッド空間でしばしば定式化される。本研究では,データ中の異常やアウト・オブ・ディストリビューション・オブジェクトを解析するための曲線空間の利点について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-02T01:15:39Z)
PolarFormer: Multi-camera 3D Object Detection with Polar Transformers [93.49713023975727]
自律運転における3次元物体検出は、3次元の世界に存在する「何」と「どこに」の物体を推論することを目的としている。既存の手法はしばしば垂直軸を持つ標準カルテ座標系を採用する。鳥眼ビュー(BEV)におけるより正確な3次元物体検出のための新しい極変換器(PolarFormer)を,マルチカメラ2D画像のみを入力として提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-30T16:32:48Z)
Point2Cyl: Reverse Engineering 3D Objects from Point Clouds to Extrusion Cylinders [25.389088434370066]
本稿では,生の3次元点雲を一組の押出シリンダに変換する教師ネットワークであるPoint2Cylを提案する。提案手法は,2つのCADデータセット上での最良の性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-17T05:22:28Z)
DiGS : Divergence guided shape implicit neural representation for unoriented point clouds [36.60407995156801]
形状暗黙的神経表現(INR)は近年,形状解析や再構成作業に有効であることが示されている。本稿では,通常のベクトルを入力として必要としない分岐ガイド型形状表現学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-21T02:10:03Z)
Fast Distance-based Anomaly Detection in Images Using an Inception-like Autoencoder [16.157879279661362]
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。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-12T16:10:53Z)
On the Arbitrary-Oriented Object Detection: Classification based Approaches Revisited [94.5455251250471]
まず,既存の回帰型回転検出器が抱える境界問題は,角周期性や角秩序によって引き起こされることを示した。我々は、角予測タスクを回帰問題から分類問題に変換する。得られた円形分布角分類問題に対して、まず、角度の周期性に対処し、隣り合う角度に対する誤差耐性を高めるために、円スムースラベル法を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-12T03:23:54Z)
PUGeo-Net: A Geometry-centric Network for 3D Point Cloud Upsampling [103.09504572409449]
PUGeo-Netと呼ばれる新しいディープニューラルネットワークを用いた一様高密度点雲を生成する手法を提案する。その幾何学中心の性質のおかげで、PUGeo-Netはシャープな特徴を持つCADモデルとリッチな幾何学的詳細を持つスキャンされたモデルの両方でうまく機能する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-24T14:13:29Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。