論文の概要: Deep Autoencoders for Anomaly Detection in Textured Images using CW-SSIM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.14045v1
• Date: Tue, 30 Aug 2022 08:01:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-31 12:39:05.658871
• Title: Deep Autoencoders for Anomaly Detection in Textured Images using CW-SSIM
• Title（参考訳）: CW-SSIMを用いたテクスチャ画像の異常検出のためのディープオートエンコーダ
• Authors: Andrea Bionda, Luca Frittoli, Giacomo Boracchi
• Abstract要約: 複素ウェーブレット構造類似度(CW-SSIM)に基づく損失関数の適用により,この種の画像に対して優れた検出性能が得られることを示す。 既知の異常検出ベンチマーク実験により,この損失関数で訓練した単純なモデルにより,最先端の手法に匹敵する,あるいは優れた性能が得られることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.042611743157464
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Detecting anomalous regions in images is a frequently encountered problem in industrial monitoring. A relevant example is the analysis of tissues and other products that in normal conditions conform to a specific texture, while defects introduce changes in the normal pattern. We address the anomaly detection problem by training a deep autoencoder, and we show that adopting a loss function based on Complex Wavelet Structural Similarity (CW-SSIM) yields superior detection performance on this type of images compared to traditional autoencoder loss functions. Our experiments on well-known anomaly detection benchmarks show that a simple model trained with this loss function can achieve comparable or superior performance to state-of-the-art methods leveraging deeper, larger and more computationally demanding neural networks.
• Abstract（参考訳）: 画像中の異常領域の検出は,産業モニタリングにおいて頻繁に発生する問題である。 関連する例として、正常な条件で特定のテクスチャに適合する組織やその他の産物の分析があるが、欠陥は正常なパターンの変化をもたらす。 本稿では,複雑なウェーブレット構造類似度(cw-ssim)に基づく損失関数を採用することで,従来のオートエンコーダ損失関数と比較して,このタイプの画像に対して優れた検出性能が得られることを示す。 我々のよく知られた異常検出ベンチマーク実験は、この損失関数で訓練された単純なモデルが、より深く、より大きく、より計算的に要求されるニューラルネットワークを活用する最先端の手法に匹敵する、あるいは優れた性能を達成できることを示している。

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