論文の概要: Y-GAN: Learning Dual Data Representations for Efficient Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.14020v1
• Date: Tue, 28 Sep 2021 20:17:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-30 14:52:05.034094
• Title: Y-GAN: Learning Dual Data Representations for Efficient Anomaly Detection
• Title（参考訳）: Y-GAN:効率的な異常検出のためのデュアルデータ表現学習
• Authors: Marija Ivanovska and Vitomir \v{S}truc
• Abstract要約: 本稿では,Y-GANと呼ばれる新しい再構成モデルを提案する。 モデルはY字型のオートエンコーダで構成され、2つの別々の潜在空間の画像を表現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We propose a novel reconstruction-based model for anomaly detection, called Y-GAN. The model consists of a Y-shaped auto-encoder and represents images in two separate latent spaces. The first captures meaningful image semantics, key for representing (normal) training data, whereas the second encodes low-level residual image characteristics. To ensure the dual representations encode mutually exclusive information, a disentanglement procedure is designed around a latent (proxy) classifier. Additionally, a novel consistency loss is proposed to prevent information leakage between the latent spaces. The model is trained in a one-class learning setting using normal training data only. Due to the separation of semantically-relevant and residual information, Y-GAN is able to derive informative data representations that allow for efficient anomaly detection across a diverse set of anomaly detection tasks. The model is evaluated in comprehensive experiments with several recent anomaly detection models using four popular datasets, i.e., MNIST, FMNIST and CIFAR10, and PlantVillage.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Y-GANと呼ばれる新しい再構成モデルを提案する。 モデルはY字型のオートエンコーダで構成され、2つの別々の潜在空間の画像を表す。 第1は、(通常の)トレーニングデータを表すキーである有意義なイメージセマンティクスをキャプチャし、第2は、低レベルの残像特性をエンコードする。 相互排他的情報を符号化する双対表現を保証するため、非絡み込み手順は潜在(プロキシ)分類器を中心に設計される。 さらに,潜在空間間の情報漏洩を防止するために,新たな一貫性損失を提案する。 モデルは、通常のトレーニングデータのみを使用して、ワンクラスの学習環境で訓練される。 意味的関連情報と残留情報の分離により、Y-GANは様々な異常検出タスクを横断する効率的な異常検出を可能にする情報的データ表現を導出することができる。 このモデルは、MNIST, FMNIST, CIFAR10, PlantVillageという4つの一般的なデータセットを用いて、最近の異常検出モデルを用いて包括的な実験で評価されている。

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