論文の概要: Energy-Based Anomaly Detection and Localization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.03270v1
- Date: Fri, 7 May 2021 13:49:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-10 12:24:13.790489
- Title: Energy-Based Anomaly Detection and Localization
- Title（参考訳）: エネルギーに基づく異常検出と局在化
- Authors: Ergin Utku Genc, Nilesh Ahuja, Ibrahima J Ndiour, Omesh Tickoo
- Abstract要約: 本稿では,視覚異常検出と局所化問題の統一解への最初の進歩を概観する。
エネルギーベースモデル(EBM)からの密度推定を、異常画像から正常画像を識別するために使用できる正常スコアとして採用します。
空間的局所化に加えて,グラデーションマップの簡易な処理により,新たな正規性スコアが得られることを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.423239719448169
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This brief sketches initial progress towards a unified energy-based solution
for the semi-supervised visual anomaly detection and localization problem. In
this setup, we have access to only anomaly-free training data and want to
detect and identify anomalies of an arbitrary nature on test data. We employ
the density estimates from the energy-based model (EBM) as normalcy scores that
can be used to discriminate normal images from anomalous ones. Further, we
back-propagate the gradients of the energy score with respect to the image in
order to generate a gradient map that provides pixel-level spatial localization
of the anomalies in the image. In addition to the spatial localization, we show
that simple processing of the gradient map can also provide alternative
normalcy scores that either match or surpass the detection performance obtained
with the energy value. To quantitatively validate the performance of the
proposed method, we conduct experiments on the MVTec industrial dataset. Though
still preliminary, our results are very promising and reveal the potential of
EBMs for simultaneously detecting and localizing unforeseen anomalies in
images.
- Abstract（参考訳）: 半教師付き視覚異常検出と局所化問題に対するエネルギーベース解への最初の進歩を概観する。
この設定では、異常のないトレーニングデータのみにアクセスでき、テストデータ上で任意の性質の異常を検出し、識別したいと考えています。
我々は、エネルギーベースモデル(ebm)からの密度推定を正規画像と異常画像の判別に使用できる正規性スコアとして採用する。
さらに,画像内の異常点の画素レベルの空間的局在を提供する勾配マップを生成するために,画像に対するエネルギースコアの勾配を逆伝搬する。
また, 空間的局所化に加えて, 勾配マップの簡易な処理により, エネルギー値で得られた検出性能に匹敵する, 代替正規性スコアが得られることを示した。
提案手法の性能を定量的に検証するため,MVTec産業データセットを用いて実験を行った。
画像中の予期せぬ異常を同時に検出し,局所化するebmの可能性を明らかにする。
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