論文の概要: Proximally Sensitive Error for Anomaly Detection and Feature Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.00506v1
• Date: Wed, 1 Jun 2022 14:06:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-02 17:41:09.334354
• Title: Proximally Sensitive Error for Anomaly Detection and Feature Learning
• Title（参考訳）: 異常検出と特徴学習のための近位感度誤差
• Authors: Amogh Gudi, Fritjof B\"uttner, Jan van Gemert
• Abstract要約: 平均二乗誤差(Mean squared error、MSE)は、エンティティ間の差を測定するために最も広く使用される指標の1つである。 MSEは(ピクセル)差の空間配置を考慮していないため、局所的に敏感ではない。 本稿ではPSE(Proximally Sensitive Error)を導入し,画像間の意味的差異を「ハイライト」できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.405641331483256
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mean squared error (MSE) is one of the most widely used metrics to expression differences between multi-dimensional entities, including images. However, MSE is not locally sensitive as it does not take into account the spatial arrangement of the (pixel) differences, which matters for structured data types like images. Such spatial arrangements carry information about the source of the differences; therefore, an error function that also incorporates the location of errors can lead to a more meaningful distance measure. We introduce Proximally Sensitive Error (PSE), through which we suggest that a regional emphasis in the error measure can 'highlight' semantic differences between images over syntactic/random deviations. We demonstrate that this emphasis can be leveraged upon for the task of anomaly/occlusion detection. We further explore its utility as a loss function to help a model focus on learning representations of semantic objects instead of minimizing syntactic reconstruction noise.
• Abstract（参考訳）: 平均二乗誤差(mse)は、画像を含む多次元実体間の差異を表現するために最も広く使われている指標の1つである。 しかし、mseは画像のような構造化データ型において重要な(ピクセル)差分の空間配置を考慮していないため、局所的な感度はない。 このような空間配置は相違点の情報を運ぶため、誤差の位置を組み込んだ誤り関数はより意味のある距離測定に繋がる可能性がある。 本稿では, PSE(Proximally Sensitive Error)を導入し, 誤差尺度の局所的な強調は, 構文的・ランダムな偏差よりも画像間の意味的差異を「強調」できることを示した。 この強調を異常/閉塞検出の課題に活用できることを実証する。 さらに,構文再構成ノイズを最小限に抑える代わりに,モデルが意味オブジェクトの表現を学習するのを支援するための損失関数としての有用性についても検討する。

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