論文の概要: Looking at the whole picture: constrained unsupervised anomaly segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.00482v1
• Date: Wed, 1 Sep 2021 16:42:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-02 14:11:50.792824
• Title: Looking at the whole picture: constrained unsupervised anomaly segmentation
• Title（参考訳）: 全体像を見る:制約付き教師なし異常セグメンテーション
• Authors: Julio Silva-Rodr\'iguez, Valery Naranjo and Jose Dolz
• Abstract要約: しきい値を定義するために異常な画像にアクセスする必要がない新しい定式化を提案する。 特に、先行作業における注目マップ上の等式制約は、より柔軟性のある不等式制約に置き換えられる。 一般的なBRATS'19データセットの実験は、提案手法が関連する文献を大幅に上回ることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.836737786120474
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current unsupervised anomaly localization approaches rely on generative models to learn the distribution of normal images, which is later used to identify potential anomalous regions derived from errors on the reconstructed images. However, a main limitation of nearly all prior literature is the need of employing anomalous images to set a class-specific threshold to locate the anomalies. This limits their usability in realistic scenarios, where only normal data is typically accessible. Despite this major drawback, only a handful of works have addressed this limitation, by integrating supervision on attention maps during training. In this work, we propose a novel formulation that does not require accessing images with abnormalities to define the threshold. Furthermore, and in contrast to very recent work, the proposed constraint is formulated in a more principled manner, leveraging well-known knowledge in constrained optimization. In particular, the equality constraint on the attention maps in prior work is replaced by an inequality constraint, which allows more flexibility. In addition, to address the limitations of penalty-based functions we employ an extension of the popular log-barrier methods to handle the constraint. Comprehensive experiments on the popular BRATS'19 dataset demonstrate that the proposed approach substantially outperforms relevant literature, establishing new state-of-the-art results for unsupervised lesion segmentation.
• Abstract（参考訳）: 現在の教師なし異常局所化アプローチは、通常画像の分布を学習するための生成モデルに依存しており、これは後に再構成画像上の誤りから生じる潜在的な異常領域を特定するために使われる。 しかしながら、ほとんどすべての先行文献の主な制限は、異常を見つけるためにクラス固有のしきい値を設定するために異常画像を使用する必要があることである。 これにより、通常のデータしかアクセスできない現実的なシナリオでのユーザビリティが制限される。 この大きな欠点にもかかわらず、トレーニング中に注意マップの監督を統合することで、この制限に対処した作品はごくわずかである。 本研究では,しきい値を定義するために異常画像へのアクセスを必要としない新しい定式化を提案する。 さらに、最近の研究とは対照的に、提案する制約をより原則的に定式化し、制約付き最適化においてよく知られた知識を活用する。 特に、先行作業における注目マップ上の等式制約は、より柔軟性のある不等式制約に置き換えられる。 加えて、ペナルティベースの関数の制限に対処するために、私たちは制約を扱うために人気のあるlog-barrierメソッドを拡張しています。 一般的なBRATS'19データセットに関する総合的な実験は、提案手法が関連する文献を大幅に上回ることを示した。

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