論文の概要: Unsupervised Anomaly Detection and Localisation with Multi-scale
Interpolated Gaussian Descriptors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10043v1
- Date: Mon, 25 Jan 2021 12:38:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-14 19:05:21.285039
- Title: Unsupervised Anomaly Detection and Localisation with Multi-scale
Interpolated Gaussian Descriptors
- Title(参考訳): マルチスケール補間ガウスディスクリプタによる教師なし異常検出と局所化
- Authors: Yuanhong Chen, Yu Tian, Guansong Pang, Gustavo Carneiro
- Abstract要約: 2つの問題に対処するために,教師なしの異常検出と局所化手法を提案する。
本稿では,正規画像の低表示クラスに対して頑健な正規画像分布推定手法を提案する。
また,マルチスケール構造および非構造的異常を正確に検出・局在化可能な新しい異常識別基準を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 31.02818044068126
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Current unsupervised anomaly detection and localisation systems are commonly
formulated as one-class classifiers that depend on an effective estimation of
the distribution of normal images and robust criteria to identify anomalies.
However, the distribution of normal images estimated by current systems tends
to be unstable for classes of normal images that are under-represented in the
training set, and the anomaly identification criteria commonly explored in the
field does not work well for multi-scale structural and non-structural
anomalies. In this paper, we introduce an unsupervised anomaly detection and
localisation method designed to address these two issues. More specifically, we
introduce a normal image distribution estimation method that is robust to
under-represented classes of normal images -- this method is based on
adversarially interpolated descriptors from training images and a Gaussian
classifier. We also propose a new anomaly identification criterion that can
accurately detect and localise multi-scale structural and non-structural
anomalies. In extensive experiments on MNIST, Fashion MNIST, CIFAR10 and MVTec
AD data sets, our approach shows better results than the current state of the
arts in the standard experimental setup for unsupervised anomaly detection and
localisation. Code is available at https://github.com/tianyu0207/IGD.
- Abstract(参考訳): 現在の監視されていない異常検出および局在化システムは、通常画像の分布の効果的な推定と異常を識別するための堅牢な基準に依存する1クラスの分類器として一般に定式化される。
しかし,現在のシステムで推定される正規画像の分布は,トレーニングセットで表現されていない正規画像のクラスでは不安定になりがちであり,現場でよく調査される異常識別基準は,マルチスケールな構造的・非構造的異常に対してうまく機能しない。
本稿では,これらの2つの問題に対処するために,教師なし異常検出と位置決め手法を提案する。
より具体的には、通常の画像の下位表現クラスに堅牢な正規分布推定法を導入します。この方法は、トレーニング画像から対比的に補間されたディスクリプタとガウス分類器に基づいています。
また,マルチスケール構造および非構造的異常を正確に検出・局在化可能な新しい異常識別基準を提案する。
MNIST, Fashion MNIST, CIFAR10, MVTec ADデータセットに関する広範な実験では, 教師なし異常検出および局所化のための標準的な実験装置において, 現状よりも優れた結果が得られた。
コードはhttps://github.com/tianyu0207/IGDで入手できる。
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