論文の概要: Visual Anomaly Detection for Images: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.13157v1
- Date: Mon, 27 Sep 2021 16:10:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-28 19:28:33.497328
- Title: Visual Anomaly Detection for Images: A Survey
- Title(参考訳): 画像の視覚異常検出:調査
- Authors: Jie Yang, Ruijie Xu, Zhiquan Qi, Yong Shi
- Abstract要約: 文献における視覚異常検出のための古典的および深層学習に基づくアプローチを包括的に調査する。
本研究の目的は,視覚異常検出手法の共通原理を理解し,将来的な研究方向性を明らかにすることである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 21.820617416485163
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Visual anomaly detection is an important and challenging problem in the field
of machine learning and computer vision. This problem has attracted a
considerable amount of attention in relevant research communities. Especially
in recent years, the development of deep learning has sparked an increasing
interest in the visual anomaly detection problem and brought a great variety of
novel methods. In this paper, we provide a comprehensive survey of the
classical and deep learning-based approaches for visual anomaly detection in
the literature. We group the relevant approaches in view of their underlying
principles and discuss their assumptions, advantages, and disadvantages
carefully. We aim to help the researchers to understand the common principles
of visual anomaly detection approaches and identify promising research
directions in this field.
- Abstract(参考訳): 視覚異常検出は、機械学習とコンピュータビジョンの分野で重要かつ困難な問題である。
この問題は関連する研究コミュニティでかなりの注目を集めている。
特に近年、深層学習の発展が視覚異常検出問題への関心を高め、様々な新しい手法がもたらされた。
本稿では,文献における視覚異常検出のための古典的および深層学習に基づくアプローチを包括的に調査する。
関連するアプローチを基本原則としてグループ化し,前提,利点,不利益を慎重に議論する。
本研究の目的は,視覚異常検出手法の共通原理を理解し,将来的な研究方向性を明らかにすることである。
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