論文の概要: A Survey of Visual Sensory Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.07006v1
• Date: Mon, 14 Feb 2022 19:50:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-16 15:11:32.270637
• Title: A Survey of Visual Sensory Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 視覚感覚異常検出の実態調査
• Authors: Xi Jiang, Guoyang Xie, Jinbao Wang, Yong Liu, Chengjie Wang, Feng Zheng, Yaochu Jin
• Abstract要約: 視覚感覚異常検出(AD)はコンピュータビジョンにおいて重要な問題である。 視覚感覚のADとカテゴリーを,異常の形で3段階にまとめて検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.23336329817023
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Visual sensory anomaly detection (AD) is an essential problem in computer vision, which is gaining momentum recently thanks to the development of AI for good. Compared with semantic anomaly detection which detects anomaly at the label level (semantic shift), visual sensory AD detects the abnormal part of the sample (covariate shift). However, no thorough review has been provided to summarize this area for the computer vision community. In this survey, we are the first one to provide a comprehensive review of visual sensory AD and category into three levels according to the form of anomalies. Furthermore, we classify each kind of anomaly according to the level of supervision. Finally, we summarize the challenges and provide open directions for this community. All resources are available at https://github.com/M-3LAB/awesome-visual-sensory-anomaly-detection.
• Abstract（参考訳）: 視覚感覚異常検出(AD)はコンピュータビジョンにおいて重要な問題であり、AIの開発により近年勢いが増している。 ラベルレベルで異常を検出する意味異常検出(セマンティックシフト)と比較して、視覚感覚ADはサンプルの異常部分を検出する(共変シフト)。 しかし、この領域をコンピュータビジョンコミュニティに要約するための詳細なレビューは提供されていない。 本調査は,視覚感覚のADとカテゴリーを,異常の形で3段階にまとめて概観する最初の試みである。 さらに,各種類の異常を,監督レベルに応じて分類する。 最後に,課題をまとめ,コミュニティに対してオープンな方向性を提供します。 すべてのリソースはhttps://github.com/M-3LAB/awesome-visual-sensory-anomaly-detectionで入手できる。

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