Fugu-MT 論文翻訳(概要): VT-ADL: A Vision Transformer Network for Image Anomaly Detection and Localization

論文の概要: VT-ADL: A Vision Transformer Network for Image Anomaly Detection and Localization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.10036v1
Date: Tue, 20 Apr 2021 15:12:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-21 13:54:49.823896
Title: VT-ADL: A Vision Transformer Network for Image Anomaly Detection and Localization
Title（参考訳）: VT-ADL:画像異常検出と位置推定のための視覚変換器ネットワーク
Authors: Pankaj Mishra, Riccardo Verk, Daniele Fornasier, Claudio Piciarelli, Gian Luca Foresti
Abstract要約: トランスベースの画像異常検出とローカリゼーションネットワークを提案する。提案モデルは再構成に基づくアプローチとパッチの埋め込みを組み合わせたものである。実世界の産業異常データセットであるbtadも公開しています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.99162745366913
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We present a transformer-based image anomaly detection and localization network. Our proposed model is a combination of a reconstruction-based approach and patch embedding. The use of transformer networks helps to preserve the spatial information of the embedded patches, which are later processed by a Gaussian mixture density network to localize the anomalous areas. In addition, we also publish BTAD, a real-world industrial anomaly dataset. Our results are compared with other state-of-the-art algorithms using publicly available datasets like MNIST and MVTec.
Abstract（参考訳）: 本稿では,トランスを用いた画像異常検出と局所化ネットワークを提案する。提案手法は,再構成に基づくアプローチとパッチ埋め込みの組み合わせである。変圧器ネットワークの使用は、埋め込みパッチの空間情報を保存するのに役立ち、後にガウス混合密度ネットワークによって処理され、異常領域をローカライズする。さらに,実世界の産業異常データセットであるbtadも公開しています。その結果,mnistやmvtecなどの公開データセットを用いて,最先端アルゴリズムと比較した。

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