論文の概要: AnomalyHop: An SSL-based Image Anomaly Localization Method
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.03797v1
- Date: Sat, 8 May 2021 23:17:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-11 15:21:15.791730
- Title: AnomalyHop: An SSL-based Image Anomaly Localization Method
- Title（参考訳）: AnomalyHop:SSLベースの画像異常ローカライゼーション方法
- Authors: Kaitai Zhang, Bin Wang, Wei Wang, Fahad Sohrab, Moncef Gabbouj and
C.-C. Jay Kuo
- Abstract要約: AnomalyHopは、連続したサブスペース学習(SSL)フレームワークに基づく画像異常局在化方法です。
AnomalyHopは数学的に透明で、トレーニングが簡単で、推論速度が速くなります。
MVTec ADデータセットにおけるROC曲線(ROC-AUC)パフォーマンスの領域は95.9%であり、いくつかのベンチマーク方法の中で最も優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.56319291471639
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: An image anomaly localization method based on the successive subspace
learning (SSL) framework, called AnomalyHop, is proposed in this work.
AnomalyHop consists of three modules: 1) feature extraction via successive
subspace learning (SSL), 2) normality feature distributions modeling via
Gaussian models, and 3) anomaly map generation and fusion. Comparing with
state-of-the-art image anomaly localization methods based on deep neural
networks (DNNs), AnomalyHop is mathematically transparent, easy to train, and
fast in its inference speed. Besides, its area under the ROC curve (ROC-AUC)
performance on the MVTec AD dataset is 95.9%, which is among the best of
several benchmarking methods. Our codes are publicly available at Github.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,AnomalyHopと呼ばれる連続的なサブスペース学習(SSL)フレームワークに基づく画像異常ローカライズ手法を提案する。
anomalyhop は,1) 連続部分空間学習(ssl)による特徴抽出,2) ガウスモデルによる正規性特徴分布モデリング,3) 異常マップ生成と融合の3つのモジュールで構成される。
ディープニューラルネットワーク(DNN)に基づく最先端の画像異常ローカライゼーション手法と比較して、AnomalyHopは数学的に透明で、訓練が容易で、推論速度が速い。
さらに、MVTec ADデータセットのROC曲線(ROC-AUC)の領域は95.9%であり、これはいくつかのベンチマーク手法の中でも最高のものである。
私たちのコードはgithubで公開されている。
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