論文の概要: Modeling the Distribution of Normal Data in Pre-Trained Deep Features for Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.14140v2
• Date: Fri, 23 Oct 2020 13:51:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-27 05:18:26.776789
• Title: Modeling the Distribution of Normal Data in Pre-Trained Deep Features for Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 異常検出のための事前学習深部特徴量の正規分布のモデル化
• Authors: Oliver Rippel, Patrick Mertens, Dorit Merhof
• Abstract要約: 画像中の異常検出(AD)は、標準からかなり逸脱した画像や画像のサブ構造を特定することを指す。 本研究では,大きな自然画像データセット上での識別モデルにより学習された深い特徴表現が,正規性を記述するのに適していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9864637081333085
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Anomaly Detection (AD) in images is a fundamental computer vision problem and refers to identifying images and image substructures that deviate significantly from the norm. Popular AD algorithms commonly try to learn a model of normality from scratch using task specific datasets, but are limited to semi-supervised approaches employing mostly normal data due to the inaccessibility of anomalies on a large scale combined with the ambiguous nature of anomaly appearance. We follow an alternative approach and demonstrate that deep feature representations learned by discriminative models on large natural image datasets are well suited to describe normality and detect even subtle anomalies in a transfer learning setting. Our model of normality is established by fitting a multivariate Gaussian (MVG) to deep feature representations of classification networks trained on ImageNet using normal data only. By subsequently applying the Mahalanobis distance as the anomaly score we outperform the current state of the art on the public MVTec AD dataset, achieving an AUROC value of $95.8 \pm 1.2$ (mean $\pm$ SEM) over all 15 classes. We further investigate why the learned representations are discriminative to the AD task using Principal Component Analysis. We find that the principal components containing little variance in normal data are the ones crucial for discriminating between normal and anomalous instances. This gives a possible explanation to the often sub-par performance of AD approaches trained from scratch using normal data only. By selectively fitting a MVG to these most relevant components only, we are able to further reduce model complexity while retaining AD performance. We also investigate setting the working point by selecting acceptable False Positive Rate thresholds based on the MVG assumption. Code available at https://github.com/ORippler/gaussian-ad-mvtec
• Abstract（参考訳）: 画像中の異常検出(AD)は、基本的なコンピュータビジョンの問題であり、画像と画像のサブ構造を識別することを指す。 一般的なADアルゴリズムは、通常、タスク固有のデータセットを使用して、スクラッチから正規性のモデルを学習しようとするが、大きなスケールでの異常の到達不能と、異常な外観の曖昧さを兼ね備えた半教師付きアプローチに限られる。 提案手法は,大きな自然画像データセット上での識別モデルにより学習された深い特徴表現が,正規性を記述し,さらに微妙な異常を検出するのに適していることを示す。 通常のデータのみを用いてImageNet上で訓練された分類ネットワークの特徴表現に多変量ガウス(MVG)を組み込むことにより、正規性のモデルを確立した。 その後、マハラノビス距離を異常スコアとして適用することにより、公開MVTec ADデータセット上での芸術の現在の状態を上回り、AUROC値が9,5.8 \pm 1.2$ (mean $\pm$ SEM) となる。 主成分分析を用いて,学習した表現がadタスクと判別される理由についてさらに検討する。 通常のデータにばらつきがほとんどない主成分は、正常なインスタンスと異常なインスタンスを区別するのに不可欠である。 これは、通常データのみを使用してスクラッチからトレーニングされたADアプローチの、しばしばサブパーパフォーマンスを説明できる。 MVGをこれらの最も関連するコンポーネントのみに選択的に適合させることで、AD性能を維持しながらモデルの複雑さをさらに軽減することができる。 また,mvg仮定に基づいて許容偽陽性率閾値を選択することで作業点の設定を検討する。 コードはhttps://github.com/orippler/gaussian-ad-mvtecで利用可能

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