論文の概要: P-WAE: Generalized Patch-Wasserstein Autoencoder for Anomaly Screening

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.03815v1
• Date: Mon, 9 Aug 2021 05:31:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-11 03:37:50.095938
• Title: P-WAE: Generalized Patch-Wasserstein Autoencoder for Anomaly Screening
• Title（参考訳）: p-wae : 異常スクリーニングのための一般化パッチwassersteinオートエンコーダ
• Authors: Yurong Chen
• Abstract要約: Patch-wise Wasserstein AutoEncoder (P-WAE) アーキテクチャを提案する。 特に、ジグソーパズルの解法と結合したパッチワイド変分推論モデルを設計する。 MVTec ADデータセットを用いた総合的な実験は、我々のプロポの優れた性能を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.24628770042803
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To mitigate the inspector's workload and improve the quality of the product, computer vision-based anomaly detection (AD) techniques are gradually deployed in real-world industrial scenarios. Recent anomaly analysis benchmarks progress to generative models. The aim is to model the defect-free distribution so that anomalies can be classified as out-of-distribution samples. Nevertheless, there are two disturbing factors that need researchers and deployers to prioritize: (i) the simplistic prior latent distribution inducing limited expressive capability; (ii) the collapsed mutual-dependent features resulting in poor generalization. In this paper, we propose a novel Patch-wise Wasserstein AutoEncoder (P-WAE) architecture to alleviate those challenges. In particular, a patch-wise variational inference model coupled with solving the jigsaw puzzle is designed, which is a simple yet effective way to increase the expressiveness and complexity of the latent manifold. This alleviates the blurry reconstruction problem. In addition, the Hilbert-Schmidt Independence Criterion (HSIC) bottleneck is introduced to constrain the over-regularization representation. Comprehensive experiments, conducted on the MVTec AD dataset, demonstrate the superior performance of our propo
• Abstract（参考訳）: 検査者の作業量を軽減し、製品の品質を向上させるため、コンピュータビジョンベースの異常検出(AD)技術は、現実の産業シナリオに徐々に展開される。 最近の異常解析ベンチマークは生成モデルに進歩している。 その目的は、欠陥のない分布をモデル化し、異常を分散サンプルとして分類することにある。 それにもかかわらず、研究者と展開担当者が優先順位を付ける必要がある2つの不穏な要因がある: (i) 限定的な表現能力をもたらす単純化された事前潜在分布; (ii) 崩壊した相互依存的特徴が一般化を損なう。 本稿では,これらの課題を解決するために,Patch-wise Wasserstein AutoEncoder (P-WAE)アーキテクチャを提案する。 特に、ジグソーパズルの解法と結合したパッチワイド変分推論モデルが設計され、これは潜在多様体の表現性や複雑性を高めるための単純かつ効果的な方法である。 これにより、ぼやけた再建の問題が軽減される。 さらに、過正規化表現を制限するために、Hilbert-Schmidt Independence Criterion (HSIC)ボトルネックを導入する。 MVTec ADデータセットを用いた総合的な実験は、我々のプロポの優れた性能を示す。

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