論文の概要: Anomaly detection through latent space restoration using vector-quantized variational autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.06765v1
• Date: Sat, 12 Dec 2020 09:19:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-10 09:09:08.232522
• Title: Anomaly detection through latent space restoration using vector-quantized variational autoencoders
• Title（参考訳）: ベクトル量子化変分オートエンコーダを用いた潜時空間復元による異常検出
• Authors: Sergio Naval Marimont and Giacomo Tarroni
• Abstract要約: 本稿では,密度と復元に基づく手法を用いた分散検出手法を提案する。 VQ-VAEモデルは、分類的潜在空間で画像をエンコードすることを学ぶ。 潜在コードの事前分布は、オートリグレッシブ(ar)モデルを使用してモデル化される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8122270502556374
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose an out-of-distribution detection method that combines density and restoration-based approaches using Vector-Quantized Variational Auto-Encoders (VQ-VAEs). The VQ-VAE model learns to encode images in a categorical latent space. The prior distribution of latent codes is then modelled using an Auto-Regressive (AR) model. We found that the prior probability estimated by the AR model can be useful for unsupervised anomaly detection and enables the estimation of both sample and pixel-wise anomaly scores. The sample-wise score is defined as the negative log-likelihood of the latent variables above a threshold selecting highly unlikely codes. Additionally, out-of-distribution images are restored into in-distribution images by replacing unlikely latent codes with samples from the prior model and decoding to pixel space. The average L1 distance between generated restorations and original image is used as pixel-wise anomaly score. We tested our approach on the MOOD challenge datasets, and report higher accuracies compared to a standard reconstruction-based approach with VAEs.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ベクトル量子化変分オートエンコーダ(vq-vaes)を用いた密度と復元に基づく手法を組み合わせた分散検出手法を提案する。 VQ-VAEモデルは、カテゴリの潜在空間で画像をエンコードすることを学ぶ。 潜在コードの事前分布は、オートリグレッシブ(ar)モデルを使用してモデル化される。 我々は,ARモデルにより推定される事前確率は,教師なし異常検出に有用であり,サンプル値と画素値の両方の異常スコアを推定できることを示した。 サンプルワイズスコアは、非常に不可能な符号を選択するしきい値の上の潜伏変数の負の対数類似度として定義される。 さらに、未実現の潜在コードを先行モデルからサンプルに置き換え、画素空間にデコードすることにより、配信外画像を配信内画像に復元する。 生成した復元と原画像の平均L1距離を画素ワイド異常スコアとする。 提案手法をMOODチャレンジデータセットで検証し,VAEを用いた標準的な再構築手法と比較して高い精度を報告した。

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