論文の概要: Confidence-Aware and Self-Supervised Image Anomaly Localisation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13227v2
• Date: Mon, 2 Oct 2023 13:36:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-03 19:57:18.306180
• Title: Confidence-Aware and Self-Supervised Image Anomaly Localisation
• Title（参考訳）: 信頼感と自己監督型画像異常局所化
• Authors: Johanna P. M\"uller, Matthew Baugh, Jeremy Tan, Mischa Dombrowski, Bernhard Kainz
• Abstract要約: 本稿では,ゆるやかな特徴的局所性制約による確率的推論の近似を支援する,自己教師付きシングルクラストレーニング戦略について論じる。 提案手法は,複数のオフ・オブ・ディストリビューション(OOD)検出モデルに統合されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.099105239108548
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Universal anomaly detection still remains a challenging problem in machine learning and medical image analysis. It is possible to learn an expected distribution from a single class of normative samples, e.g., through epistemic uncertainty estimates, auto-encoding models, or from synthetic anomalies in a self-supervised way. The performance of self-supervised anomaly detection approaches is still inferior compared to methods that use examples from known unknown classes to shape the decision boundary. However, outlier exposure methods often do not identify unknown unknowns. Here we discuss an improved self-supervised single-class training strategy that supports the approximation of probabilistic inference with loosen feature locality constraints. We show that up-scaling of gradients with histogram-equalised images is beneficial for recently proposed self-supervision tasks. Our method is integrated into several out-of-distribution (OOD) detection models and we show evidence that our method outperforms the state-of-the-art on various benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: ユニバーサル異常検出は、マシンラーニングと医療画像解析において依然として難しい問題である。 例えば、疫学的な不確実性推定、自動エンコードモデル、あるいは自己監督的な方法で合成異常から、単一の規範的サンプルから期待される分布を学ぶことができる。 自己教師付き異常検出手法の性能は、未知のクラスからの例を用いて決定境界を形成する手法と比較しても劣っている。 しかし、異常露光法はしばしば未知の未知物を識別しない。 本稿では,特徴の局所性制約を緩める確率的推論の近似を支援する,自己教師付き単クラス学習戦略の改善について述べる。 ヒストグラム等化画像を用いた勾配のアップスケーリングは,最近提案された自己超越課題に有益であることを示す。 本手法は,複数のout-of-distribution (ood) 検出モデルに統合されており,本手法が様々なベンチマークデータセットで最先端技術を上回ることを示す。

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