論文の概要: RANSAC-NN: Unsupervised Image Outlier Detection using RANSAC

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12301v1
• Date: Sun, 23 Jul 2023 11:50:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-25 16:50:31.813004
• Title: RANSAC-NN: Unsupervised Image Outlier Detection using RANSAC
• Title（参考訳）: RANSAC-NN:RANSACを用いた教師なし画像異常検出
• Authors: Chen-Han Tsai, Yu-Shao Peng
• Abstract要約: 画像に特化して設計された新しい教師なしODアルゴリズムであるRANSAC-NNを提案する。 RANSACに基づくアプローチで画像を比較することにより、アルゴリズムは各画像の出力スコアを自動的に予測する。 RANSAC-NNを15種類のデータセット上の最先端ODアルゴリズムに対して評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7614628596146599
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image outlier detection (OD) is crucial for ensuring the quality and accuracy of image datasets used in computer vision tasks. The majority of OD algorithms, however, have not been targeted toward image data. Consequently, the results of applying such algorithms to images are often suboptimal. In this work, we propose RANSAC-NN, a novel unsupervised OD algorithm specifically designed for images. By comparing images in a RANSAC-based approach, our algorithm automatically predicts the outlier score of each image without additional training or label information. We evaluate RANSAC-NN against state-of-the-art OD algorithms on 15 diverse datasets. Without any hyperparameter tuning, RANSAC-NN consistently performs favorably in contrast to other algorithms in almost every dataset category. Furthermore, we provide a detailed analysis to understand each RANSAC-NN component, and we demonstrate its potential applications in image mislabeled detection. Code for RANSAC-NN is provided at https://github.com/mxtsai/ransac-nn
• Abstract（参考訳）: 画像異常検出(OD)は、コンピュータビジョンタスクで使用される画像データセットの品質と精度を保証するために重要である。 しかし、ODアルゴリズムの大部分は画像データを対象としていない。 したがって、そのようなアルゴリズムを画像に適用する結果はしばしば最適ではない。 本研究では,画像に特化して設計された新しい教師なしODアルゴリズムであるRANSAC-NNを提案する。 RANSACに基づくアプローチで画像を比較することにより、トレーニングやラベル情報なしで各画像の外れ値を自動的に予測する。 RANSAC-NNを15種類のデータセット上の最先端ODアルゴリズムに対して評価する。 RANSAC-NNは、ハイパーパラメータチューニングがなければ、ほぼすべてのデータセットカテゴリの他のアルゴリズムとは対照的に、一貫して好意的に機能する。 さらに、RANSAC-NNの各コンポーネントを理解するための詳細な分析を行い、画像誤ラベル検出におけるその可能性を示す。 RANSAC-NNのコードはhttps://github.com/mxtsai/ransac-nnで公開されている。

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