論文の概要: Self-Supervised Training with Autoencoders for Visual Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.11723v3
• Date: Wed, 14 Jun 2023 23:33:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-17 04:03:50.755458
• Title: Self-Supervised Training with Autoencoders for Visual Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 視覚異常検出のためのオートエンコーダによる自己教師付きトレーニング
• Authors: Alexander Bauer
• Abstract要約: 本稿では,深層畳み込み型オートエンコーダのための自己教師型学習システムを提案する。 修正された再構成エラーを用いて、データ多様体に焦点を当てたトレーニング中に識別情報を使用することができる。 MVTec ADデータセットを用いた実験により,提案手法の高認識と局所化性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 93.68531382792366
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep convolutional autoencoders provide an effective tool for learning non-linear dimensionality reduction in an unsupervised way. Recently, they have been used for the task of anomaly detection in the visual domain. By optimising for the reconstruction error using anomaly-free examples, the common belief is that a corresponding network should fail to accurately reconstruct anomalous regions in the application phase. This goal is typically addressed by controlling the capacity of the network by either reducing the size of the bottleneck layer or enforcing sparsity constraints on its activations. However, neither of these techniques does explicitly penalize reconstruction of anomalous signals often resulting in poor detection. We tackle this problem by adapting a self-supervised learning regime, which allows to use discriminative information during training focusing on the data manifold by means of a modified reconstruction error. This regularizes the model to produce locally consistent reconstructions, while replacing irregularities by acting as a filter for anomalous patterns. In contrast to related approaches, inference with our method is very efficient during training and prediction processing the entire input image in one single step. Our experiments on the MVTec AD dataset demonstrate high recognition and localization performance of the proposed method. On the texture-subset, in particular, our approach consistently outperforms a bunch of recent anomaly detection methods by a big margin.
• Abstract（参考訳）: 深層畳み込みオートエンコーダは、教師なしの方法で非線形次元の減少を学習するための効果的なツールを提供する。 近年,視覚領域における異常検出作業に用いられている。 異常のない例を用いて再構成誤差を最適化することにより、対応するネットワークがアプリケーションフェーズ内の異常領域を正確に再構成できない、という考え方が一般的である。 この目標は通常、ボトルネック層のサイズを縮小するか、アクティベーションに間隔制約を課すことで、ネットワークの容量を制御することで対処される。 しかし、どちらの手法も異常信号の再構成を明示的に罰しないため、しばしば検出が困難になる。 我々は,データ多様体に着目した学習において,修正された再構成誤差を用いて識別情報を活用できる自己教師型学習システムを適用することで,この問題に対処する。 これにより、モデルが局所的に一貫した再構成を生成するとともに、異常パターンのフィルタとして機能することで不規則性を置き換えることができる。 関連する手法とは対照的に,本手法による推論は,1ステップで入力画像全体を処理する訓練や予測において極めて効率的である。 MVTec ADデータセットを用いた実験により,提案手法の高認識と局所化性能を示す。 特にテクスチャ・サブセットでは,本手法は最近の異常検出手法を大きなマージンで一貫して上回っている。

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