論文の概要: Inpainting Transformer for Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.13897v1
• Date: Wed, 28 Apr 2021 17:27:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-29 12:44:29.923271
• Title: Inpainting Transformer for Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 異常検出用塗装変圧器
• Authors: Jonathan Pirnay, Keng Chai
• Abstract要約: Inpainting Transformer(InTra)は、多数のイメージパッチにカバーパッチを塗布するように訓練されている。 InTraは、検出とローカライゼーションのためのMVTec ADデータセットの最先端結果よりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Anomaly detection in computer vision is the task of identifying images which deviate from a set of normal images. A common approach is to train deep convolutional autoencoders to inpaint covered parts of an image and compare the output with the original image. By training on anomaly-free samples only, the model is assumed to not being able to reconstruct anomalous regions properly. For anomaly detection by inpainting we suggest it to be beneficial to incorporate information from potentially distant regions. In particular we pose anomaly detection as a patch-inpainting problem and propose to solve it with a purely self-attention based approach discarding convolutions. The proposed Inpainting Transformer (InTra) is trained to inpaint covered patches in a large sequence of image patches, thereby integrating information across large regions of the input image. When learning from scratch, InTra achieves better than state-of-the-art results on the MVTec AD [1] dataset for detection and localization.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンにおける異常検出は、通常の画像から逸脱した画像を特定するタスクである。 一般的なアプローチは、深層畳み込みオートエンコーダを訓練して、画像の被覆部分を塗布し、出力と元の画像を比較することである。 異常のないサンプルのみをトレーニングすることにより、モデルが異常領域を適切に再構築できないと仮定される。 塗布による異常検出には,潜在的に離れた地域からの情報を組み込むことが有用であることが示唆された。 特にパッチ塗装問題として異常検出を行い、畳み込みを排除した純粋自己注意に基づくアプローチで解決することを提案する。 提案した Inpainting Transformer (InTra) は,多数の画像パッチに被覆パッチを塗布し,入力画像の広い領域に情報を統合するように訓練されている。 スクラッチから学習すると、InTraは検出とローカライゼーションのためのMVTec AD [1]データセットの最先端の結果よりも優れている。

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