論文の概要: Attention Map-guided Two-stage Anomaly Detection using Hard Augmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.16851v1
- Date: Wed, 31 Mar 2021 07:04:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-02 01:32:04.497661
- Title: Attention Map-guided Two-stage Anomaly Detection using Hard Augmentation
- Title（参考訳）: ハードオーメンテーションを用いたアテンションマップ誘導二段階異常検出
- Authors: Jou Won Song, Kyeongbo Kong, Ye In Park, Suk-Ju Kang
- Abstract要約: 異常検出は、入力されたサンプルがターゲットの正規クラスまたは異常クラスの分布に含まれるかどうかを認識するタスクです。
本稿では,注目ネットワークと異常検出GANからなる新しい2段階ネットワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.272975892517039
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Anomaly detection is a task that recognizes whether an input sample is
included in the distribution of a target normal class or an anomaly class.
Conventional generative adversarial network (GAN)-based methods utilize an
entire image including foreground and background as an input. However, in these
methods, a useless region unrelated to the normal class (e.g., unrelated
background) is learned as normal class distribution, thereby leading to false
detection. To alleviate this problem, this paper proposes a novel two-stage
network consisting of an attention network and an anomaly detection GAN
(ADGAN). The attention network generates an attention map that can indicate the
region representing the normal class distribution. To generate an accurate
attention map, we propose the attention loss and the adversarial anomaly loss
based on synthetic anomaly samples generated from hard augmentation. By
applying the attention map to an image feature map, ADGAN learns the normal
class distribution from which the useless region is removed, and it is possible
to greatly reduce the problem difficulty of the anomaly detection task.
Additionally, the estimated attention map can be used for anomaly segmentation
because it can distinguish between normal and anomaly regions. As a result, the
proposed method outperforms the state-of-the-art anomaly detection and anomaly
segmentation methods for widely used datasets.
- Abstract（参考訳）: 異常検出は、入力サンプルが対象の正規クラスや異常クラスの分布に含まれるかどうかを認識するタスクである。
従来のgenerative adversarial network(gan)ベースの方法は、前景と背景を含む画像全体を入力として利用する。
しかし、これらの手法では、通常のクラス(例えば、無関係な背景)とは無関係な領域が正規クラス分布として学習され、偽検出につながる。
そこで本研究では,注意ネットワークと異常検出GAN(ADGAN)からなる2段階ネットワークを提案する。
注意ネットワークは、正常なクラス分布を表す領域を示すアテンションマップを生成する。
注意マップを高精度に作成するために, 硬度増大による合成異常サンプルに基づいて, 注意損失と対向異常損失を提案する。
画像特徴マップに注意マップを適用することで、adganは、役に立たない領域を取り除いた正規クラス分布を学習し、異常検出タスクの課題難易度を大幅に低減することができる。
さらに,異常領域と異常領域を区別できるため,アテンションマップを異常セグメント化に利用することができる。
その結果、提案手法は、広く使われているデータセットに対する最先端の異常検出および異常セグメンテーション方法よりも優れている。
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