論文の概要: Combining GANs and AutoEncoders for Efficient Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.08102v2
• Date: Thu, 26 Nov 2020 16:09:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-24 23:20:44.334501
• Title: Combining GANs and AutoEncoders for Efficient Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 効率的な異常検出のためのGANとオートエンコーダの組み合わせ
• Authors: Fabio Carrara (1), Giuseppe Amato (1), Luca Brombin, Fabrizio Falchi (1), Claudio Gennaro (1) ((1) ISTI CNR, Pisa, Italy)
• Abstract要約: CBiGANは画像の異常検出のための新しい方法である。 我々のモデルは、かなり優れたモデリング能力と再構成整合性を示す。 実験により, 提案手法はBiGANの定式化性能を大きなマージンで向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we propose CBiGAN -- a novel method for anomaly detection in images, where a consistency constraint is introduced as a regularization term in both the encoder and decoder of a BiGAN. Our model exhibits fairly good modeling power and reconstruction consistency capability. We evaluate the proposed method on MVTec AD -- a real-world benchmark for unsupervised anomaly detection on high-resolution images -- and compare against standard baselines and state-of-the-art approaches. Experiments show that the proposed method improves the performance of BiGAN formulations by a large margin and performs comparably to expensive state-of-the-art iterative methods while reducing the computational cost. We also observe that our model is particularly effective in texture-type anomaly detection, as it sets a new state of the art in this category. Our code is available at https://github.com/fabiocarrara/cbigan-ad/.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,画像の異常検出のための新しい手法であるCBiGANを提案する。この手法では,BiGANのエンコーダとデコーダの両方において,整合性制約が正規化項として導入され,モデリング能力と再構成整合性が極めて良好である。提案手法はMVTec AD(高解像度画像の教師なし異常検出のための実世界のベンチマーク)で評価され,標準ベースラインと最先端アプローチとの比較を行う。 実験により, 提案手法はBiGANの定式化性能を高いマージンで向上し, 計算コストを低減しつつ, 最先端反復法と相容れない性能を示した。 また,本モデルがテクスチャ型異常検出に特に有効であることも確認した。 私たちのコードはhttps://github.com/fabiocarrara/cbigan-ad/で利用可能です。

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