論文の概要: OLED: One-Class Learned Encoder-Decoder Network with Adversarial Context Masking for Novelty Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.14953v1
• Date: Sat, 27 Mar 2021 17:59:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-01 14:12:55.141237
• Title: OLED: One-Class Learned Encoder-Decoder Network with Adversarial Context Masking for Novelty Detection
• Title（参考訳）: oled: コンテクストマスキングを用いた1クラス学習エンコーダ・デコーダネットワーク
• Authors: John Taylor Jewell, Vahid Reza Khazaie, Yalda Mohsenzadeh
• Abstract要約: 新規性検出は、対象クラスの分布に属さないサンプルを認識するタスクである。 ディープオートエンコーダは多くの教師なしのノベルティ検出法のベースとして広く使われている。 我々は,MaskモジュールとReconstructorという2つの競合するネットワークからなるフレームワークを設計した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.933681537640272
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Novelty detection is the task of recognizing samples that do not belong to the distribution of the target class. During training, the novelty class is absent, preventing the use of traditional classification approaches. Deep autoencoders have been widely used as a base of many unsupervised novelty detection methods. In particular, context autoencoders have been successful in the novelty detection task because of the more effective representations they learn by reconstructing original images from randomly masked images. However, a significant drawback of context autoencoders is that random masking fails to consistently cover important structures of the input image, leading to suboptimal representations - especially for the novelty detection task. In this paper, to optimize input masking, we have designed a framework consisting of two competing networks, a Mask Module and a Reconstructor. The Mask Module is a convolutional autoencoder that learns to generate optimal masks that cover the most important parts of images. Alternatively, the Reconstructor is a convolutional encoder-decoder that aims to reconstruct unperturbed images from masked images. The networks are trained in an adversarial manner in which the Mask Module generates masks that are applied to images given to the Reconstructor. In this way, the Mask Module seeks to maximize the reconstruction error that the Reconstructor is minimizing. When applied to novelty detection, the proposed approach learns semantically richer representations compared to context autoencoders and enhances novelty detection at test time through more optimal masking. Novelty detection experiments on the MNIST and CIFAR-10 image datasets demonstrate the proposed approach's superiority over cutting-edge methods. In a further experiment on the UCSD video dataset for novelty detection, the proposed approach achieves state-of-the-art results.
• Abstract（参考訳）: 新規性検出は、対象クラスの分布に属さないサンプルを認識するタスクである。 訓練中、新しいクラスは欠席しており、伝統的な分類手法の使用を妨げている。 ディープオートエンコーダは多くの教師なしノベルティ検出法の基礎として広く使われている。 特にコンテキストオートエンコーダは、ランダムにマスクされた画像から元の画像を再構成することで学習するより効果的な表現により、ノベルティ検出タスクに成功している。 しかし、文脈オートエンコーダの重大な欠点は、ランダムマスキングが入力画像の重要な構造を一貫して覆うことに失敗し、特にノベルティ検出タスクにおいて、副最適表現(suboptimal representations)につながることである。 本稿では,入力マスキングを最適化するために,マスクモジュールとリコンストラクタという2つの競合するネットワークからなるフレームワークを設計した。 Mask Moduleは、画像の最も重要な部分をカバーする最適なマスクを生成するための畳み込みオートエンコーダである。 あるいは、Reconstructorは畳み込みエンコーダデコーダであり、マスクされた画像から未摂動画像を再構成することを目的としている。 ネットワークは、マスクモジュールが再構成者に与えられた画像に適用されるマスクを生成する敵対的な方法で訓練される。 このようにして、Maskモジュールは、リコンストラクタが最小化している再構築エラーを最大化する。 提案手法は,コンテキストの自動エンコーダと比較して意味的にリッチな表現を学習し,より最適なマスキングによりテスト時の新規性検出を向上させる。 mnistおよびcifar-10画像データセットの新規検出実験により,切削刃法に対する提案手法の優位性が示された。 ucsdビデオデータセットによる新奇性検出のさらなる実験において,提案手法は最先端の結果を得る。

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