論文の概要: MIMII DG: Sound Dataset for Malfunctioning Industrial Machine Investigation and Inspection for Domain Generalization Task

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13879v1
• Date: Fri, 27 May 2022 10:19:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-30 13:25:05.359206
• Title: MIMII DG: Sound Dataset for Malfunctioning Industrial Machine Investigation and Inspection for Domain Generalization Task
• Title（参考訳）: MIMII DG: 産業機械の故障調査のための音響データセットと領域一般化タスクの検査
• Authors: Kota Dohi, Tomoya Nishida, Harsh Purohit, Ryo Tanabe, Takashi Endo, Masaaki Yamamoto, Yuki Nikaido, and Yohei Kawaguchi
• Abstract要約: 異常音検出(ASD)のための領域一般化手法をベンチマークするための機械音響データセットを提案する。 本稿では,MIMII DG と呼ばれる領域一般化技術のための最初の ASD データセットを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.17388311687786
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a machine sound dataset to benchmark domain generalization techniques for anomalous sound detection (ASD). To handle performance degradation caused by domain shifts that are difficult to detect or too frequent to adapt, domain generalization techniques are preferred. However, currently available datasets have difficulties in evaluating these techniques, such as limited number of values for parameters that cause domain shifts (domain shift parameters). In this paper, we present the first ASD dataset for the domain generalization techniques, called MIMII DG. The dataset consists of five machine types and three domain shift scenarios for each machine type. We prepared at least two values for the domain shift parameters in the source domain. Also, we introduced domain shifts that can be difficult to notice. Experimental results using two baseline systems indicate that the dataset reproduces the domain shift scenarios and is useful for benchmarking domain generalization techniques.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,異常音検出(asd)のためのベンチマーク領域一般化手法として,機械音響データセットを提案する。 ドメインシフトの検出や適応が難しい、あるいは頻繁なドメインシフトによるパフォーマンス劣化に対処するため、ドメイン一般化技術が好まれる。 しかし、現在利用可能なデータセットは、ドメインシフトを引き起こすパラメータ(ドメインシフトパラメータ)の値数が限られているなど、これらのテクニックを評価するのに困難である。 本稿では,MIMII DG と呼ばれる領域一般化技術のための最初の ASD データセットを提案する。 データセットは5つのマシンタイプと3つのドメインシフトシナリオで構成されている。 ソースドメイン内の領域シフトパラメータに対して,少なくとも2つの値を用意した。 また、気づくのが難しいようなドメインシフトも導入しました。 2つのベースラインシステムを用いた実験結果は、データセットがドメインシフトシナリオを再現することを示している。

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