論文の概要: Evaluation of Point Pattern Features for Anomaly Detection of Defect within Random Finite Set Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.01882v1
• Date: Wed, 3 Feb 2021 05:30:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-02-04 17:28:59.494335
• Title: Evaluation of Point Pattern Features for Anomaly Detection of Defect within Random Finite Set Framework
• Title（参考訳）: ランダム有限集合フレームワークにおける欠陥異常検出のための点パターン特性の評価
• Authors: Ammar Mansoor Kamoona, Amirali Khodadadian Gostar, Alireza Bab-Hadiashar, Reza Hoseinnezhad
• Abstract要約: 欠陥検出のための異なる点パターン特徴検出器と記述子の評価を行う。 その結果、SIFTなどの点パターンを乱有限集合に基づく異常検出のデータポイントとして用いることにより、最も一貫した欠陥検出精度が得られることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.288495350874609
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Defect detection in the manufacturing industry is of utmost importance for product quality inspection. Recently, optical defect detection has been investigated as an anomaly detection using different deep learning methods. However, the recent works do not explore the use of point pattern features, such as SIFT for anomaly detection using the recently developed set-based methods. In this paper, we present an evaluation of different point pattern feature detectors and descriptors for defect detection application. The evaluation is performed within the random finite set framework. Handcrafted point pattern features, such as SIFT as well as deep features are used in this evaluation. Random finite set-based defect detection is compared with state-of-the-arts anomaly detection methods. The results show that using point pattern features, such as SIFT as data points for random finite set-based anomaly detection achieves the most consistent defect detection accuracy on the MVTec-AD dataset.
• Abstract（参考訳）: 製造業界の欠陥検出は製品品質検査において極めて重要である。 近年,様々な深層学習手法を用いた異常検出として光学的欠陥検出が研究されている。 しかし、近年の研究では、最近開発されたセットベース手法を用いた異常検出のためのsiftなど、ポイントパターン機能の使用は検討されていない。 本稿では、欠陥検出アプリケーションのための異なる点パターン特徴検出器とディスクリプタの評価について述べる。 評価はランダム有限集合フレームワーク内で実行される。 この評価には、SIFTなどの手づくりのポイントパターンの特徴と深い特徴が用いられます。 ランダムな有限集合に基づく欠陥検出を最先端異常検出法と比較する。 その結果、SIFTなどの点パターンを乱有限集合に基づく異常検出のデータポイントとして用いることにより、MVTec-ADデータセット上で最も一貫した欠陥検出精度が得られることがわかった。

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