論文の概要: Self-Supervised Texture Image Anomaly Detection By Fusing Normalizing Flow and Dictionary Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.07005v1
• Date: Thu, 15 Sep 2022 02:25:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-16 12:51:35.067678
• Title: Self-Supervised Texture Image Anomaly Detection By Fusing Normalizing Flow and Dictionary Learning
• Title（参考訳）: 正規化フローと辞書学習を用いた自己教師付きテクスチャ画像異常検出
• Authors: Yaohua Guo, Lijuan Song, Zirui Ma
• Abstract要約: 異常識別における一般的な研究領域は、テクスチャ背景に基づく産業画像異常検出である。 テクスチャ画像の干渉とテクスチャ異常の微妙さが、多くの既存モデルが異常の検出に失敗した主な理由である。 本稿では,上記の質問に基づいて,辞書学習と正規化フローを組み合わせた異常検出手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A common study area in anomaly identification is industrial images anomaly detection based on texture background. The interference of texture images and the minuteness of texture anomalies are the main reasons why many existing models fail to detect anomalies. We propose a strategy for anomaly detection that combines dictionary learning and normalizing flow based on the aforementioned questions. The two-stage anomaly detection approach already in use is enhanced by our method. In order to improve baseline method, this research add normalizing flow in representation learning and combines deep learning and dictionary learning. Improved algorithms have exceeded 95$\%$ detection accuracy on all MVTec AD texture type data after experimental validation. It shows strong robustness. The baseline method's detection accuracy for the Carpet data was 67.9%. The article was upgraded, raising the detection accuracy to 99.7%.
• Abstract（参考訳）: 異常識別における一般的な研究領域は、テクスチャ背景に基づく産業画像異常検出である。 テクスチャ画像の干渉とテクスチャ異常の微小さが、多くの既存モデルが異常の検出に失敗した主な理由である。 本稿では,前述の質問に基づく辞書学習と正規化フローを組み合わせた異常検出手法を提案する。 すでに使用されている2段階異常検出手法は,本手法により強化されている。 本研究は,ベースライン法を改善するために,表現学習における正規化フローを追加し,ディープラーニングと辞書学習を組み合わせる。 改良されたアルゴリズムは、実験的検証の後、すべてのMVTec ADテクスチャ型データに対して95$\%の精度で検出された。 強い強靭さを示す。 カーペットデータのベースライン検出精度は67.9%であった。 記事はアップグレードされ、検出精度は99.7%に向上した。

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