論文の概要: Unsupervised Image Outlier Detection using RANSAC

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12301v2
• Date: Sun, 26 Nov 2023 15:06:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 15:23:15.533227
• Title: Unsupervised Image Outlier Detection using RANSAC
• Title（参考訳）: 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の重要なツールである。 しかし、既存のアプローチのほとんどは、アウトレイラ予測に先立ってトレーニングのために、一組の分散データを必要とする。 本研究では, RANSAC-NNを提案する。RANSAC-NNは, 汚染された集合内の外れ値を検出するための教師なし画像ODアルゴリズムである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.27195102129094995
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image outlier detection (OD) is an essential tool to ensure the quality and accuracy of image datasets used in computer vision tasks. Most existing approaches, however, require a set of in-distribution data for training prior to outlier prediction. The quality and quantity of the data can influence the resulting performance. Thus, selecting a suitable in-distribution set often requires considerable effort. In this work, we propose RANSAC-NN, an unsupervised image OD algorithm designed to detect outliers within contaminated sets in a one-class classification fashion. Without any training, RANSAC-NN performs favorably in comparison to other well-established methods in a variety of OD benchmarks. Furthermore, we show that our method can enhance the robustness of existing OD methods by simply applying RANSAC-NN during pre-processing.
• 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の重要なツールである。 しかし、既存のアプローチのほとんどは、アウトレイラ予測に先立ってトレーニングのために、一連の分散データを必要とする。 データの品質と量は、結果のパフォーマンスに影響を与える可能性がある。 したがって、適切な分配集合を選択するには、しばしばかなりの労力を要する。 本研究では,一級分類方式で汚染された集合内の外れ値を検出するための教師なし画像ODアルゴリズムであるRANSAC-NNを提案する。 RANSAC-NNはトレーニングなしで、様々なODベンチマークで確立された他の方法と比較して好適に機能する。 さらに,本手法は,RANSAC-NNを前処理中に簡単に適用することで,既存のOD手法の堅牢性を高めることができることを示す。

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