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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.11723v8
• Date: Mon, 13 May 2024 08:43:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-15 02:01:31.855575
• 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を用いた自己監督訓練
• Authors: Alexander Bauer, Shinichi Nakajima, Klaus-Robert Müller,
• Abstract要約: 我々は, 正規サンプルの分布を低次元多様体で支持する異常検出において, 特定のユースケースに焦点を当てた。 我々は、訓練中に識別情報を活用する自己指導型学習体制に適応するが、通常の例のサブ多様体に焦点をあてる。 製造領域における視覚異常検出のための挑戦的なベンチマークであるMVTec ADデータセットで、最先端の新たな結果を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.62861063776813
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We focus on a specific use case in anomaly detection where the distribution of normal samples is supported by a lower-dimensional manifold. Here, regularized autoencoders provide a popular approach by learning the identity mapping on the set of normal examples, while trying to prevent good reconstruction on points outside of the manifold. Typically, this goal is implemented by controlling the capacity of the model, either directly by reducing the size of the bottleneck layer or implicitly by imposing some sparsity (or contraction) constraints on parts of the corresponding network. However, neither of these techniques does explicitly penalize the reconstruction of anomalous signals often resulting in poor detection. We tackle this problem by adapting a self-supervised learning regime that exploits discriminative information during training but focuses on the submanifold of normal examples. Informally, our training objective regularizes the model to produce locally consistent reconstructions, while replacing irregularities by acting as a filter that removes anomalous patterns. To support this intuition, we perform a rigorous formal analysis of the proposed method and provide a number of interesting insights. In particular, we show that the resulting model resembles a non-linear orthogonal projection of partially corrupted images onto the submanifold of uncorrupted samples. On the other hand, we identify the orthogonal projection as an optimal solution for a number of regularized autoencoders including the contractive and denoising variants. We support our theoretical analysis by empirical evaluation of the resulting detection and localization performance of the proposed method. In particular, we achieve a new state-of-the-art result on the MVTec AD dataset -- a challenging benchmark for visual anomaly detection in the manufacturing domain.
• Abstract（参考訳）: 我々は, 正規サンプルの分布を低次元多様体で支持する異常検出において, 特定のユースケースに焦点を当てた。 ここで、正規化された自己エンコーダは、正規例の集合上の恒等写像を学習し、多様体の外側の点に対する良い再構成を防ごうとして、一般的なアプローチを提供する。 通常、このゴールは、ボトルネック層のサイズを減らし、あるいは暗黙的に対応するネットワークの一部に間隔(あるいは収縮)の制約を課すことによって、モデルのキャパシティを直接制御することで達成される。 しかし、どちらの手法も異常信号の復元を明示的に罰するものではない。 我々は、訓練中に識別情報を活用しながら、通常の例のサブ多様体に焦点をあてる自己指導型学習体制を適用することで、この問題に対処する。 学習目的は,異常パターンを除去するフィルタとして機能し,不規則性を置き換えつつ,局所的に一貫した再構成を生成するためにモデルを正規化することである。 この直感を支援するために,提案手法の厳密な形式解析を行い,多くの興味深い知見を提供する。 特に, 得られたモデルは, 部分的に破損した画像の非直線直交射影に似ており, 破損しないサンプルのサブマニフォールドに映し出されることを示す。 一方, 直交射影は, 契約型および復調型を含む多数の正規化オートエンコーダの最適解である。 提案手法における検出および位置推定性能の実証評価により,提案手法の理論的解析を支援する。 特に、製造領域における視覚異常検出の難しいベンチマークであるMVTec ADデータセット上で、最先端の新たな結果を達成する。

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