論文の概要: Anomaly Detection By Autoencoder Based On Weighted Frequency Domain Loss

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.10214v1
• Date: Fri, 21 May 2021 09:10:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-25 03:14:12.066329
• Title: Anomaly Detection By Autoencoder Based On Weighted Frequency Domain Loss
• Title（参考訳）: 重み付き周波数領域損失に基づくオートエンコーダによる異常検出
• Authors: Masaki Nakanishi, Kazuki Sato, Hideo Terada
• Abstract要約: 画像異常検出において、オートエンコーダは、異常を含む可能性のある入力イメージを再構築し、異常のないクリーンイメージを出力する一般的な方法である。 本稿では,従来のオートエンコーダ法と比較して,MVTec ADデータセット上でのAUROCとの比較により,提案手法の優位性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0312968200748116
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In image anomaly detection, Autoencoders are the popular methods that reconstruct the input image that might contain anomalies and output a clean image with no abnormalities. These Autoencoder-based methods usually calculate the anomaly score from the reconstruction error, the difference between the input image and the reconstructed image. On the other hand, the accuracy of the reconstruction is insufficient in many of these methods, so it leads to degraded accuracy of anomaly detection. To improve the accuracy of the reconstruction, we consider defining loss function in the frequency domain. In general, we know that natural images contain many low-frequency components and few high-frequency components. Hence, to improve the accuracy of the reconstruction of high-frequency components, we introduce a new loss function named weighted frequency domain loss(WFDL). WFDL provides a sharper reconstructed image, which contributes to improving the accuracy of anomaly detection. In this paper, we show our method's superiority over the conventional Autoencoder methods by comparing it with AUROC on the MVTec AD dataset.
• Abstract（参考訳）: 画像異常検出において、オートエンコーダは、異常を含む可能性のある入力イメージを再構築し、異常のないクリーンイメージを出力する一般的な方法である。 これらのオートエンコーダに基づく手法は、通常、再構成誤差、入力画像と再構成画像の差から異常スコアを計算する。 一方,これらの手法の多くは復元精度が不十分であり,異常検出の精度が低下する。 再建の精度を向上させるため,周波数領域における損失関数の定義を検討する。 一般に、自然画像には多くの低周波成分と少ない高周波成分が含まれている。 したがって、高周波部品の復元精度を向上させるために、重み付き周波数領域損失(WFDL)と呼ばれる新しい損失関数を導入する。 WFDLはよりシャープな再構成画像を提供し、異常検出の精度の向上に寄与する。 本稿では,MVTec ADデータセット上でのAUROCとの比較により,従来のオートエンコーダ法よりも優れていることを示す。

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