論文の概要: CutPaste: Self-Supervised Learning for Anomaly Detection and Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.04015v1
• Date: Thu, 8 Apr 2021 19:04:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-04-13 00:27:40.126687
• Title: CutPaste: Self-Supervised Learning for Anomaly Detection and Localization
• Title（参考訳）: CutPaste: 異常検出とローカライゼーションのための自己監視型学習
• Authors: Chun-Liang Li, Kihyuk Sohn, Jinsung Yoon, Tomas Pfister
• Abstract要約: 通常のトレーニングデータのみを用いて異常検知器を構築するためのフレームワークを提案する。 まず、自己教師付き深層表現を学習し、学習した表現の上に生成的1クラス分類器を構築する。 MVTec異常検出データセットに関する実証研究は,提案アルゴリズムが実世界の様々な欠陥を検出可能であることを実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.719925639875036
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We aim at constructing a high performance model for defect detection that detects unknown anomalous patterns of an image without anomalous data. To this end, we propose a two-stage framework for building anomaly detectors using normal training data only. We first learn self-supervised deep representations and then build a generative one-class classifier on learned representations. We learn representations by classifying normal data from the CutPaste, a simple data augmentation strategy that cuts an image patch and pastes at a random location of a large image. Our empirical study on MVTec anomaly detection dataset demonstrates the proposed algorithm is general to be able to detect various types of real-world defects. We bring the improvement upon previous arts by 3.1 AUCs when learning representations from scratch. By transfer learning on pretrained representations on ImageNet, we achieve a new state-of-theart 96.6 AUC. Lastly, we extend the framework to learn and extract representations from patches to allow localizing defective areas without annotations during training.
• Abstract（参考訳）: 画像の未知の異常パターンを異常データなしで検出する欠陥検出のための高性能モデルの構築を目指す。 そこで本研究では,正規トレーニングデータのみを用いた異常検出のための2段階フレームワークを提案する。 まず、自己教師付き深層表現を学習し、学習した表現に基づいて生成的な一クラス分類器を構築する。 我々は、画像パッチをカットし、大きな画像のランダムな位置でペーストする単純なデータ拡張戦略であるCutPasteから正規データを分類することで表現を学習する。 MVTec異常検出データセットに関する実証研究は,提案アルゴリズムが実世界の様々な欠陥を検出可能であることを実証している。 我々は,スクラッチから表現を学習する場合に,従来の3.1 AUCによる改善をもたらす。 ImageNet上で事前訓練された表現の転送学習により、新しい最先端の96.6 AUCを実現する。 最後に、パッチから表現を学習し抽出するためにフレームワークを拡張し、トレーニング中にアノテーションなしで欠陥領域をローカライズできるようにします。

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