論文の概要: Industrial and Medical Anomaly Detection Through Cycle-Consistent Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.05154v1
• Date: Fri, 10 Feb 2023 10:25:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-13 16:01:46.691378
• Title: Industrial and Medical Anomaly Detection Through Cycle-Consistent Adversarial Networks
• Title（参考訳）: 循環型対向ネットワークによる産業・医療異常検出
• Authors: Arnaud Bougaham, Valentin Delchevalerie, Mohammed El Adoui, Beno\^it Fr\'enay
• Abstract要約: 実世界の画像に対する新たな異常検出(AD)手法を提案する。 提案手法では,Cycle-Generative Adversarial Networks (Cycle-GANs) を用いて正規翻訳を行う。 その結果、あらゆる種類の異常に対して、精度の高い性能と優れた一般化が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this study, a new Anomaly Detection (AD) approach for real-world images is proposed. This method leverages the theoretical strengths of unsupervised learning and the data availability of both normal and abnormal classes. The AD is often formulated as an unsupervised task motivated by the frequent imbalanced nature of the datasets, as well as the challenge of capturing the entirety of the abnormal class. Such methods only rely on normal images during training, which are devoted to be reconstructed through an autoencoder architecture for instance. However, the information contained in the abnormal data is also valuable for this reconstruction. Indeed, the model would be able to identify its weaknesses by better learning how to transform an abnormal (or normal) image into a normal (or abnormal) image. Each of these tasks could help the entire model to learn with higher precision than a single normal to normal reconstruction. To address this challenge, the proposed method utilizes Cycle-Generative Adversarial Networks (Cycle-GANs) for abnormal-to-normal translation. To the best of our knowledge, this is the first time that Cycle-GANs have been studied for this purpose. After an input image has been reconstructed by the normal generator, an anomaly score describes the differences between the input and reconstructed images. Based on a threshold set with a business quality constraint, the input image is then flagged as normal or not. The proposed method is evaluated on industrial and medical images, including cases with balanced datasets and others with as few as 30 abnormal images. The results demonstrate accurate performance and good generalization for all kinds of anomalies, specifically for texture-shaped images where the method reaches an average accuracy of 97.2% (85.4% with an additional zero false negative constraint).
• Abstract（参考訳）: 本研究では,実世界の画像に対する新たな異常検出(AD)手法を提案する。 この方法は教師なし学習の理論的な強みと、正規クラスと異常クラスの両方のデータ可用性を活用する。 ADは、しばしば、データセットの頻繁な不均衡の性質と、異常なクラス全体をキャプチャする課題によって動機付けられた教師なしのタスクとして定式化される。 このような方法はトレーニング中にのみ通常のイメージに依存し、例えばオートエンコーダアーキテクチャによって再構築される。 しかし、この復元には異常データに含まれる情報も有用である。 実際、このモデルでは、異常な(または正常な)イメージを正常な(または異常な)イメージに変換する方法を学ぶことで、その弱点を識別することができる。 これらのタスクのそれぞれは、モデル全体が通常のレコンストラクションよりも高い精度で学習するのに役立つだろう。 この課題に対処するために,提案手法ではCycle-Generative Adversarial Networks (Cycle-GANs) を用いて正規翻訳を行う。 私たちの知る限りでは、この目的のためにサイクルガンが研究されたのはこれが初めてです。 入力画像が通常のジェネレータによって再構成された後、異常スコアは入力画像と再構成画像の違いを記述する。 ビジネス品質制約が設定されたしきい値に基づいて、入力画像が正常かどうかをフラグ付けする。 本手法は, 産業用および医療用の画像を用いて評価され, バランスの取れたデータセットや, 30個の異常画像を含む。 この結果は, あらゆる種類の異常に対して, 特に, 平均精度が97.2%に達するテクスチャ形状の画像に対して, 精度と優れた一般化が示された。

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