論文の概要: ODDObjects: A Framework for Multiclass Unsupervised Anomaly Detection on Masked Objects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.12300v1
• Date: Mon, 26 Apr 2021 01:13:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-27 15:02:11.651226
• Title: ODDObjects: A Framework for Multiclass Unsupervised Anomaly Detection on Masked Objects
• Title（参考訳）: ODDObjects: マスクオブジェクト上のマルチクラス非教師付き異常検出フレームワーク
• Authors: Ricky Ma (The University of British Columbia)
• Abstract要約: ODDObjectsは、COCOスタイルのデータセットでトレーニングされた教師なしオートエンコーダを使用して、さまざまなカテゴリの異常を検出するように設計されている。 このフレームワークはオートエンコーダによる異常検出に関する以前の作業を拡張し、オブジェクト認識データセットでトレーニングされた最先端のモデルを比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper presents a novel framework for unsupervised anomaly detection on masked objects called ODDObjects, which stands for Out-of-Distribution Detection on Objects. ODDObjects is designed to detect anomalies of various categories using unsupervised autoencoders trained on COCO-style datasets. The method utilizes autoencoder-based image reconstruction, where high reconstruction error indicates the possibility of an anomaly. The framework extends previous work on anomaly detection with autoencoders, comparing state-of-the-art models trained on object recognition datasets. Various model architectures were compared, and experimental results show that memory-augmented deep convolutional autoencoders perform the best at detecting out-of-distribution objects.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ODDObjectsと呼ばれるマスキング対象物に対する教師なし異常検出のための新しいフレームワークを提案する。 ODDObjectsはCOCOスタイルのデータセットでトレーニングされた教師なしオートエンコーダを使用して、さまざまなカテゴリの異常を検出するように設計されている。 高再構成誤差が異常の可能性を示すオートエンコーダベースの画像再構成を用いる。 このフレームワークはオートエンコーダによる異常検出に関する以前の作業を拡張し、オブジェクト認識データセットでトレーニングされた最先端のモデルを比較する。 様々なモデルアーキテクチャを比較し,実験結果から,メモリ拡張深部畳み込みオートエンコーダは分布外物体の検出に最適であることがわかった。

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