Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Survey on Unsupervised Industrial Anomaly Detection Algorithms

論文の概要: A Survey on Unsupervised Industrial Anomaly Detection Algorithms

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.11161v1
Date: Sun, 24 Apr 2022 01:38:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-04-27 05:56:02.949373
Title: A Survey on Unsupervised Industrial Anomaly Detection Algorithms
Title（参考訳）: 非監督型産業異常検出アルゴリズムの検討
Authors: Yajie Cui, Zhaoxiang Liu and Shiguo Lian
Abstract要約: 本稿では,新たに提案した視覚異常検出手法の包括的紹介を行う。より広範かつクロスドメインな視点を構築するために、リサーチコミュニティと業界分野を支援することを願っています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4976719861186845
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Anomaly defect detection has become an indispensable part of industrial production process. In previous study, a large part of the traditional anomaly detection algorithms belong to the category of supervised learning, while the unsupervised situation is more common for most practical application scenarios. Hence gradually unsupervised anomaly detection has been the subject of much research over the last few years. In this survey, we provide a comprehensive introduction to newly proposed approaches for visual anomaly detection. We hope that it can help the research community as well as the industry field to build a broader and cross-domain perspective.
Abstract（参考訳）: 異常欠陥検出は工業生産プロセスにおいて不可欠である。前回の研究では、従来の異常検出アルゴリズムの大部分は教師付き学習のカテゴリに属しているが、教師なしの状況はほとんどの実用的な応用シナリオで一般的である。そのため、近年では、監視されていない異常検出が多くの研究の対象となっている。本稿では,新たに提案した視覚異常検出手法の総合的な紹介を行う。より広範かつクロスドメインな視点を構築するために、リサーチコミュニティと業界分野を支援することを願っています。

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