Fugu-MT 論文翻訳(概要): Adapting the Hypersphere Loss Function from Anomaly Detection to Anomaly Segmentation

論文の概要: Adapting the Hypersphere Loss Function from Anomaly Detection to Anomaly Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09602v1
Date: Mon, 23 Jan 2023 18:06:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-24 12:49:07.765115
Title: Adapting the Hypersphere Loss Function from Anomaly Detection to Anomaly Segmentation
Title（参考訳）: 異常検出から異常セグメンテーションへの超球ロス関数の適応
Authors: Joao P. C. Bertoldo, Santiago Velasco-Forero, Jesus Angulo, Etienne Decenci\`ere
Abstract要約: 完全畳み込みデータ記述(FCDD)の漸進的改善を提案する。 FCDDは、異常検出から画像異常セグメンテーション(すなわち異常局在)への一級分類アプローチの適応である我々は、元の損失関数を解析し、前任のハイパースフィア(HSC)によく似た代替関数を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.217547045999963
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We propose an incremental improvement to Fully Convolutional Data Description (FCDD), an adaptation of the one-class classification approach from anomaly detection to image anomaly segmentation (a.k.a. anomaly localization). We analyze its original loss function and propose a substitute that better resembles its predecessor, the Hypersphere Classifier (HSC). Both are compared on the MVTec Anomaly Detection Dataset (MVTec-AD) -- training images are flawless objects/textures and the goal is to segment unseen defects -- showing that consistent improvement is achieved by better designing the pixel-wise supervision.
Abstract（参考訳）: 本稿では,異常検出から画像異常セグメンテーション(異常局所化)への一クラス分類アプローチの適応として,FCDD(Fully Convolutional Data Description)の漸進的な改善を提案する。元の損失関数を解析し,前任のハイパースフィア分類器(HSC)によく似た代替関数を提案する。どちらもMVTec Anomaly Detection Dataset (MVTec-AD)で比較されている -- トレーニングイメージは欠陥のないオブジェクト/コンテキストであり、未確認の欠陥をセグメントすることを目的としている。

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