論文の概要: Anomaly Detection via Self-organizing Map

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.09903v1
• Date: Wed, 21 Jul 2021 06:56:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-22 20:32:08.738207
• Title: Anomaly Detection via Self-organizing Map
• Title（参考訳）: 自己組織化マップによる異常検出
• Authors: Ning Li, Kaitao Jiang, Zhiheng Ma, Xing Wei, Xiaopeng Hong, Yihong Gong
• Abstract要約: 製品品質管理のための工業生産において,異常検出が重要な役割を担っている。 従来の異常検出方法は、限定的な一般化能力を持つルールベースである。 教師付きディープラーニングに基づく最近の手法は、より強力だが、訓練には大規模な注釈付きデータセットが必要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.542991004752
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Anomaly detection plays a key role in industrial manufacturing for product quality control. Traditional methods for anomaly detection are rule-based with limited generalization ability. Recent methods based on supervised deep learning are more powerful but require large-scale annotated datasets for training. In practice, abnormal products are rare thus it is very difficult to train a deep model in a fully supervised way. In this paper, we propose a novel unsupervised anomaly detection approach based on Self-organizing Map (SOM). Our method, Self-organizing Map for Anomaly Detection (SOMAD) maintains normal characteristics by using topological memory based on multi-scale features. SOMAD achieves state-of the-art performance on unsupervised anomaly detection and localization on the MVTec dataset.
• Abstract（参考訳）: 異常検出は製品品質管理のための工業生産において重要な役割を果たす。 従来の異常検出方法は、限定的な一般化能力を持つルールベースである。 教師付きディープラーニングに基づく最近の手法はより強力だが、訓練には大規模な注釈付きデータセットが必要である。 実際、異常な生成物は稀であり、完全に監督された方法で深層モデルを訓練することは極めて困難である。 本稿では,自己組織化マップ(SOM)に基づく新しい教師なし異常検出手法を提案する。 提案手法は,マルチスケール特徴量に基づくトポロジカルメモリを用いて,異常検出のための自己組織化マップ(SOMAD)の正常な特性を維持する。 SOMADはMVTecデータセット上の教師なし異常検出とローカライゼーションの最先端性能を達成する。

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