論文の概要: Spot the Difference: Topological Anomaly Detection via Geometric Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.08233v1
• Date: Wed, 9 Jun 2021 11:49:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-20 16:12:42.526212
• Title: Spot the Difference: Topological Anomaly Detection via Geometric Alignment
• Title（参考訳）: 相違点:幾何学的アライメントによるトポロジカル異常検出
• Authors: Steffen Czolbe, Aasa Feragen, Oswin Krause
• Abstract要約: 繰り返し発生する課題は、トポロジーが同じでない領域のアライメントである。 教師なし位相差検出アルゴリズムを提案する。 本手法は画像中の教師なし異常検出のプロキシタスクで検証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.355938901584567
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Geometric alignment appears in a variety of applications, ranging from domain adaptation, optimal transport, and normalizing flows in machine learning; optical flow and learned augmentation in computer vision and deformable registration within biomedical imaging. A recurring challenge is the alignment of domains whose topology is not the same; a problem that is routinely ignored, potentially introducing bias in downstream analysis. As a first step towards solving such alignment problems, we propose an unsupervised topological difference detection algorithm. The model is based on a conditional variational auto-encoder and detects topological anomalies with regards to a reference alongside the registration step. We consider both a) topological changes in the image under spatial variation and b) unexpected transformations. Our approach is validated on a proxy task of unsupervised anomaly detection in images.
• Abstract（参考訳）: 幾何学的アライメントは、機械学習におけるドメイン適応、最適輸送、正規化フロー、コンピュータビジョンにおけるオプティカルフローと学習の強化、バイオメディカルイメージングにおける変形可能な登録など、さまざまな応用で現れる。 繰り返し発生する課題は、トポロジが同じでないドメインのアライメントである。 このようなアライメント問題を解決するための第一歩として,教師なし位相差検出アルゴリズムを提案する。 このモデルは条件付き変分オートエンコーダに基づいており、登録ステップと共に参照に関するトポロジカルな異常を検出する。 a) 空間的変化下における画像の位相的変化と, b) 予期せぬ変換を考える。 本手法は画像中の教師なし異常検出のプロキシタスクで検証される。

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