論文の概要: Dissolving Is Amplifying: Towards Fine-Grained Anomaly Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14696v1
- Date: Tue, 28 Feb 2023 16:09:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-01 15:39:42.126235
- Title: Dissolving Is Amplifying: Towards Fine-Grained Anomaly Detection
- Title(参考訳): 溶解は増幅する:細粒度異常検出に向けて
- Authors: Jian Shi, Pengyi Zhang, Ni Zhang, Hakim Ghazzai, Yehia Massoud
- Abstract要約: 本稿では, 画像と特徴量との対比により, 微細な画像特徴を増幅するDIA法を提案する。
提案手法は,医療用異常検出精度を大幅に向上させる,新しい微細な異常検出法である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.549617751225037
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Medical anomalous data normally contains fine-grained instance-wise additive
feature patterns (e.g. tumor, hemorrhage), that are oftenly critical but
insignificant. Interestingly, apart from the remarkable image generation
abilities of diffusion models, we observed that diffusion models can dissolve
image details for a given image, resulting in generalized feature
representations. We hereby propose DIA, dissolving is amplifying, that
amplifies fine-grained image features by contrasting an image against its
feature dissolved counterpart. In particular, we show that diffusion models can
serve as semantic preserving feature dissolvers that help learning fine-grained
anomalous patterns for anomaly detection tasks, especially for medical domains
with fine-grained feature differences. As a result, our method yields a novel
fine-grained anomaly detection method, aims at amplifying instance-level
feature patterns, that significantly improves medical anomaly detection
accuracy in a large margin without any prior knowledge of explicit fine-grained
anomalous feature patterns.
- Abstract(参考訳): 医学的異常データは通常、微細なインスタンス単位の付加的特徴パターン(例えば、腫瘍、出血)を含んでおり、しばしば批判的だが重要ではない。
興味深いことに、拡散モデルの顕著な画像生成能力とは別に、拡散モデルが与えられた画像の像詳細を解き、一般化された特徴表現をもたらすことが観察された。
本稿では,分解が増幅されるDIAを提案する。これは,画像とその溶解した特徴とを対比することにより,微細な画像特徴を増幅する。
特に, 拡散モデルは, 異常検出タスク, 特に細粒度特徴差のある医療領域において, きめ細粒度異常パターンの学習を支援するセマンティック保存機能解法として機能することを示す。
その結果, インスタンスレベルの特徴パターンの増幅を目的とした新しい細粒度異常検出法を考案し, 明示的な細粒度異常パターンの知識を必要とせず, 医療的異常検出精度を大幅に向上させることができた。
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