論文の概要: Anomaly localization by modeling perceptual features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.05369v1
• Date: Wed, 12 Aug 2020 15:09:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-31 06:00:00.133051
• Title: Anomaly localization by modeling perceptual features
• Title（参考訳）: 知覚的特徴のモデル化による異常局在化
• Authors: David Dehaene, Pierre Eline
• Abstract要約: 特徴拡張型VAEは、入力画像を画素空間や複数の異なる特徴空間で再構成することで訓練される。 MVTec異常検出およびローカライゼーションデータセットの最先端手法に対する明確な改善を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.04585143845864
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although unsupervised generative modeling of an image dataset using a Variational AutoEncoder (VAE) has been used to detect anomalous images, or anomalous regions in images, recent works have shown that this method often identifies images or regions that do not concur with human perception, even questioning the usability of generative models for robust anomaly detection. Here, we argue that those issues can emerge from having a simplistic model of the anomaly distribution and we propose a new VAE-based model expressing a more complex anomaly model that is also closer to human perception. This Feature-Augmented VAE is trained by not only reconstructing the input image in pixel space, but also in several different feature spaces, which are computed by a convolutional neural network trained beforehand on a large image dataset. It achieves clear improvement over state-of-the-art methods on the MVTec anomaly detection and localization datasets.
• Abstract（参考訳）: 変分オートエンコーダ(VAE)を用いた画像データセットの教師なし生成モデルを用いて、画像中の異常画像や異常領域を検出するが、近年の研究では、堅牢な異常検出のための生成モデルの有用性に疑問を投げかけながら、人間の知覚と一致しない画像や領域をしばしば特定することが示されている。 そこで我々は,これらの問題は異常分布の単純化モデルを持つことから生じうると論じ,人間の知覚に近いより複雑な異常モデルを表現する新しいvaeモデルを提案する。 このFeature-Augmented VAEは、入力イメージを画素空間で再構成するだけでなく、大きな画像データセットに基づいて事前にトレーニングされた畳み込みニューラルネットワークによって計算される複数の異なる特徴空間でトレーニングされる。 MVTec異常検出およびローカライゼーションデータセットの最先端手法に対する明確な改善を実現する。

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