論文の概要: Data refinement for fully unsupervised visual inspection using pre-trained networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.12759v1
• Date: Fri, 25 Feb 2022 15:25:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-28 18:38:54.009541
• Title: Data refinement for fully unsupervised visual inspection using pre-trained networks
• Title（参考訳）: 事前学習ネットワークを用いた教師なし視覚検査のためのデータリファインメント
• Authors: Antoine Cordier, Benjamin Missaoui, and Pierre Gutierrez
• Abstract要約: まず、汚染されたトレーニングセットを用いて、これらの事前学習された手法の、完全に教師なしの文脈に対する堅牢性を評価する。 次に,SROCを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Anomaly detection has recently seen great progress in the field of visual inspection. More specifically, the use of classical outlier detection techniques on features extracted by deep pre-trained neural networks have been shown to deliver remarkable performances on the MVTec Anomaly Detection (MVTec AD) dataset. However, like most other anomaly detection strategies, these pre-trained methods assume all training data to be normal. As a consequence, they cannot be considered as fully unsupervised. There exists to our knowledge no work studying these pre-trained methods under fully unsupervised setting. In this work, we first assess the robustness of these pre-trained methods to fully unsupervised context, using polluted training sets (i.e. containing defective samples), and show that these methods are more robust to pollution compared to methods such as CutPaste. We then propose SROC, a Simple Refinement strategy for One Class classification. SROC enables to remove most of the polluted images from the training set, and to recover some of the lost AUC. We further show that our simple heuristic competes with, and even outperforms much more complex strategies from the existing literature.
• Abstract（参考訳）: 近年,視覚検査の分野では異常検出が大きな進歩を遂げている。 より具体的には、ディーププレトレーニングニューラルネットワークによって抽出された特徴に対する古典的な外れ値検出技術の使用が、mvtec anomaly detection (mvtec ad)データセット上で顕著なパフォーマンスをもたらすことが示されている。 しかしながら、他の多くの異常検出戦略と同様に、これらの事前訓練された方法は、すべてのトレーニングデータが正常であると仮定する。 結果として、それらは完全に監視されていないと見なすことはできない。 私たちの知識には、完全に教師なしの設定でこれらの事前訓練された方法を研究する作業はありません。 本研究は,まず,汚染されたトレーニングセット(欠陥サンプルを含む)を用いて,事前学習した手法の完全教師なしコンテキストに対する堅牢性を評価し,CutPasteなどの手法と比較して,これらの手法が汚染に対してより堅牢であることを示す。 次に,一クラス分類のための簡易な改良戦略であるsrocを提案する。 SROCは、トレーニングセットから汚染された画像の大部分を取り除き、失われたAUCの一部を復元することを可能にする。 さらに、私たちの単純なヒューリスティックが既存の文献と競合し、さらに複雑な戦略を上回ります。

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