論文の概要: ReContrast: Domain-Specific Anomaly Detection via Contrastive Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02602v1
• Date: Mon, 5 Jun 2023 05:21:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-06 16:37:37.182657
• Title: ReContrast: Domain-Specific Anomaly Detection via Contrastive Reconstruction
• Title（参考訳）: ReContrast: コントラスト再構成によるドメイン特異的異常検出
• Authors: Jia Guo, Shuai Lu, Lize Jia, Weihang Zhang, Huiqi Li
• Abstract要約: 殆どの高度な教師なし異常検出(UAD)手法は、大規模データセットで事前訓練された冷凍エンコーダネットワークの特徴表現をモデル化することに依存している。 本稿では,事前学習した画像領域に対するバイアスを低減するために,ネットワーク全体を最適化する新しい疫学的UAD手法であるReContrastを提案する。 2つの一般的な産業欠陥検出ベンチマークと3つの医用画像UADタスクで実験を行い、現在の最先端手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.331376727046866
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Most advanced unsupervised anomaly detection (UAD) methods rely on modeling feature representations of frozen encoder networks pre-trained on large-scale datasets, e.g. ImageNet. However, the features extracted from the encoders that are borrowed from natural image domains coincide little with the features required in the target UAD domain, such as industrial inspection and medical imaging. In this paper, we propose a novel epistemic UAD method, namely ReContrast, which optimizes the entire network to reduce biases towards the pre-trained image domain and orients the network in the target domain. We start with a feature reconstruction approach that detects anomalies from errors. Essentially, the elements of contrastive learning are elegantly embedded in feature reconstruction to prevent the network from training instability, pattern collapse, and identical shortcut, while simultaneously optimizing both the encoder and decoder on the target domain. To demonstrate our transfer ability on various image domains, we conduct extensive experiments across two popular industrial defect detection benchmarks and three medical image UAD tasks, which shows our superiority over current state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 殆どの高度な教師なし異常検出(UAD)手法は、例えばImageNetのような大規模データセットで事前訓練された冷凍エンコーダネットワークの特徴表現をモデル化することに依存している。 しかし, 自然画像領域から借用したエンコーダから抽出した特徴は, 産業検査や医用画像などのUAD領域で要求される特徴とほとんど一致しない。 本稿では,ネットワーク全体を最適化し,事前学習した画像領域に対するバイアスを低減し,対象領域におけるネットワークの向き付けを行う,新たな認識論的uad法であるrecontrastを提案する。 まず、エラーから異常を検出する機能再構築アプローチから始める。 本質的に、コントラスト学習の要素を特徴再構成にエレガントに組み込んで、ネットワークが不安定、パターン崩壊、および同一のショートカットをトレーニングし、同時にターゲットドメイン上のエンコーダとデコーダの両方を最適化する。 様々な画像領域における転写能力を実証するために,2つの一般的な産業欠陥検出ベンチマークと3つの医療画像UADタスクにまたがる広範な実験を行った。

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