論文の概要: Image Anomaly Detection and Localization with Position and Neighborhood
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- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12634v1
- Date: Tue, 22 Nov 2022 23:45:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-24 15:16:55.087916
- Title: Image Anomaly Detection and Localization with Position and Neighborhood
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- Title（参考訳）: 位置・周辺情報を用いた画像異常検出と位置決め
- Authors: Jaehyeok Bae, Jae-Han Lee, Seyun Kim
- Abstract要約: 多くの地域では異常検出と局所化が不可欠であり、トレーニングに十分な異常サンプルを集めることはほぼ不可能である。
この難しさを克服するために、既存の多くの手法では、事前訓練されたネットワークを用いて入力画像をエンコードし、非パラメトリックなモデリングを行い、符号化された特徴分布を推定している。
本稿では,マルチ層パーセプトロンネットワークでモデル化した近傍特性の条件付き確率で正規分布を推定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.316693022958221
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Anomaly detection and localization are essential in many areas, where
collecting enough anomalous samples for training is almost impossible. To
overcome this difficulty, many existing methods use a pre-trained network to
encode input images and non-parametric modeling to estimate the encoded feature
distribution. In the modeling process, however, they overlook that position and
neighborhood information affect the distribution of normal features. To use the
information, in this paper, the normal distribution is estimated with
conditional probability given neighborhood features, which is modeled with a
multi-layer perceptron network. At the same time, positional information can be
used by building a histogram of representative features at each position. While
existing methods simply resize the anomaly map into the resolution of an input
image, the proposed method uses an additional refine network that is trained
from synthetic anomaly images to perform better interpolation considering the
shape and edge of the input image. For the popular industrial dataset, MVTec AD
benchmark, the experimental results show \textbf{99.52\%} and \textbf{98.91\%}
AUROC scores in anomaly detection and localization, which is state-of-the-art
performance.
- Abstract（参考訳）: 多くの地域では異常検出と局所化が不可欠であり、トレーニングに十分な異常サンプルを集めることはほぼ不可能である。
この難しさを克服するために、多くの既存手法では、入力画像のエンコードに事前学習されたネットワークと非パラメトリックモデリングを使用して、エンコードされた特徴分布を推定している。
しかし、モデリングプロセスでは、位置と周辺情報が通常の特徴の分布に影響を与えることを見落としている。
この情報を利用するために,本論文では,マルチ層パーセプトロンネットワークでモデル化した近傍特性の条件付き確率で正規分布を推定する。
同時に、各位置に代表的特徴のヒストグラムを構築することで位置情報を利用することができる。
既存の手法では, 入力画像の解像度に異常マップを単純に再サイズするが, 提案手法では, 合成異常画像からトレーニングした新たな精細ネットワークを用いて, 入力画像の形状やエッジを考慮した補間を行う。
一般的な産業データセットであるMVTec ADベンチマークでは、実験結果から、異常検出とローカライゼーション(最先端のパフォーマンス)において、 \textbf{99.52\%} と \textbf{98.91\%} AUROCスコアが示されている。
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