論文の概要: LEA-Net: Layer-wise External Attention Network for Efficient Color Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.05493v1
• Date: Sun, 12 Sep 2021 11:38:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-16 13:13:25.007638
• Title: LEA-Net: Layer-wise External Attention Network for Efficient Color Anomaly Detection
• Title（参考訳）: LEA-Net:効率的なカラー異常検出のためのレイヤワイド外部注意ネットワーク
• Authors: Ryoya Katafuchi and Terumasa Tokunaga
• Abstract要約: 本稿では,画像異常検出のためのレイヤワイド外部注意ネットワーク(LEA-Net)を提案する。 我々の戦略は次のとおりである: (i) 異常に関する事前知識は、通常のインスタンスの教師なし学習によって生成される異常マップとして表現される; (ii) 異常マップは、外部ネットワークによって注意マップに変換される; (iii) 注意マップは、異常検出ネットワークの中間層に組み込まれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The utilization of prior knowledge about anomalies is an essential issue for anomaly detections. Recently, the visual attention mechanism has become a promising way to improve the performance of CNNs for some computer vision tasks. In this paper, we propose a novel model called Layer-wise External Attention Network (LEA-Net) for efficient image anomaly detection. The core idea relies on the integration of unsupervised and supervised anomaly detectors via the visual attention mechanism. Our strategy is as follows: (i) Prior knowledge about anomalies is represented as the anomaly map generated by unsupervised learning of normal instances, (ii) The anomaly map is translated to an attention map by the external network, (iii) The attention map is then incorporated into intermediate layers of the anomaly detection network. Notably, this layer-wise external attention can be applied to any CNN model in an end-to-end training manner. For a pilot study, we validate LEA-Net on color anomaly detection tasks. Through extensive experiments on PlantVillage, MVTec AD, and Cloud datasets, we demonstrate that the proposed layer-wise visual attention mechanism consistently boosts anomaly detection performances of an existing CNN model, even on imbalanced datasets. Moreover, we show that our attention mechanism successfully boosts the performance of several CNN models.
• Abstract（参考訳）: 異常検出における先行知識の利用は重要な課題である。 近年,視覚的注意機構はコンピュータビジョンタスクにおけるCNNの性能向上に期待できる方法となっている。 本稿では,効率的な画像異常検出のための層別外部注意ネットワーク(lea-net)と呼ばれる新しいモデルを提案する。 中心となるアイデアは、視覚注意機構を介して、教師なし、監督なしの異常検出器の統合に依存している。 我々の戦略は以下の通りである。 (i)異常に関する事前知識は、通常のインスタンスの教師なし学習によって生成される異常マップとして表現される。 (ii)異常マップは、外部ネットワークによって注意マップに変換される。 (iii)アテンションマップを異常検出ネットワークの中間層に組み込む。 特に、この階層的な外部注意は、エンドツーエンドのトレーニング方法で任意のCNNモデルに適用することができる。 パイロット実験では,色異常検出タスクにおいてlea-netを検証する。 plantvillage、mvtec ad、cloud datasetsの広範な実験を通じて、提案手法が既存のcnnモデルの異常検出性能を一貫して高めることを実証する。 さらに,注意機構がいくつかのCNNモデルの性能を向上することを示す。

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