論文の概要: Self-Supervised Predictive Convolutional Attentive Block for Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.09099v3
• Date: Fri, 19 Nov 2021 15:20:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-22 12:27:12.462954
• Title: Self-Supervised Predictive Convolutional Attentive Block for Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 異常検出のための自己監督型予測畳み込み回避ブロック
• Authors: Nicolae-Catalin Ristea, Neelu Madan, Radu Tudor Ionescu, Kamal Nasrollahi, Fahad Shahbaz Khan, Thomas B. Moeslund, Mubarak Shah
• Abstract要約: 本稿では,再建に基づく機能を,新たな自己監督型予測アーキテクチャビルディングブロックに統合することを提案する。 我々のブロックは、受容領域におけるマスク領域に対する再構成誤差を最小限に抑える損失を備える。 画像やビデオの異常検出のための最先端フレームワークに組み込むことで,ブロックの汎用性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 97.93062818228015
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Anomaly detection is commonly pursued as a one-class classification problem, where models can only learn from normal training samples, while being evaluated on both normal and abnormal test samples. Among the successful approaches for anomaly detection, a distinguished category of methods relies on predicting masked information (e.g. patches, future frames, etc.) and leveraging the reconstruction error with respect to the masked information as an abnormality score. Different from related methods, we propose to integrate the reconstruction-based functionality into a novel self-supervised predictive architectural building block. The proposed self-supervised block is generic and can easily be incorporated into various state-of-the-art anomaly detection methods. Our block starts with a convolutional layer with dilated filters, where the center area of the receptive field is masked. The resulting activation maps are passed through a channel attention module. Our block is equipped with a loss that minimizes the reconstruction error with respect to the masked area in the receptive field. We demonstrate the generality of our block by integrating it into several state-of-the-art frameworks for anomaly detection on image and video, providing empirical evidence that shows considerable performance improvements on MVTec AD, Avenue, and ShanghaiTech.
• Abstract（参考訳）: 異常検出は、通常と異常の両方のテストサンプルで評価しながら、モデルが通常のトレーニングサンプルからのみ学習できる、一級分類問題として一般的に追求されている。 異常検出に成功している手法としては,マスク情報(パッチ,将来のフレームなど)の予測や,マスク情報に対する再構成誤差を異常スコアとして活用する手法がある。 関連する手法と異なり,新しい自己教師あり予測アーキテクチャ構築ブロックに再構成に基づく機能を統合することを提案する。 提案する自己教師ブロックは汎用的であり、様々な最先端の異常検出方法に容易に組み込むことができる。 私たちのブロックは、レセプティブフィールドの中心領域がマスクされている拡張フィルタを備えた畳み込み層から始まります。 得られた活性化マップはチャネルアテンションモジュールを通過します。 我々のブロックは、受容領域におけるマスク領域に対する再構成誤差を最小限に抑える損失を備える。 画像や動画の異常検出のための最先端フレームワークに組み込んで,MVTec AD, Avenue, ShanghaiTechの性能向上を示す実証的な証拠を提供することで,ブロックの汎用性を実証する。

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