論文の概要: Image Outlier Detection Without Training using RANSAC

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12301v3
• Date: Thu, 4 Apr 2024 04:11:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-05 20:32:28.065790
• Title: Image Outlier Detection Without Training using RANSAC
• Title（参考訳）: RANSACを用いたトレーニング不要の画像異常検出
• Authors: Chen-Han Tsai, Yu-Shao Peng,
• Abstract要約: RANSAC-NNと呼ばれる新しい画像異常検出アルゴリズムを提案する。 既存のアプローチとは異なり、RANSAC-NNはデータのサブセットをサンプリングして比較することで、アウトレーヤを含むデータセットに直接適用することができる。 提案アルゴリズムは, 既存のベンチマーク手法と比較して, 良好な性能を保っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2302001830524133
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image outlier detection (OD) is an essential tool to ensure the quality of images used in computer vision tasks. Existing algorithms often involve training a model to represent the inlier distribution, and outliers are determined by some deviation measure. Although existing methods proved effective when trained on strictly inlier samples, their performance remains questionable when undesired outliers are included during training. As a result of this limitation, it is necessary to carefully examine the data when developing OD models for new domains. In this work, we present a novel image OD algorithm called RANSAC-NN that eliminates the need of data examination and model training altogether. Unlike existing approaches, RANSAC-NN can be directly applied on datasets containing outliers by sampling and comparing subsets of the data. Our algorithm maintains favorable performance compared to existing methods on a range of benchmarks. Furthermore, we show that RANSAC-NN can enhance the robustness of existing methods by incorporating our algorithm as part of the data preparation process.
• 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の品質を保証するための重要なツールである。 既存のアルゴリズムは、しばしば不整合分布を表すためにモデルを訓練し、外周は偏差測度によって決定される。 既存の手法は厳密な不整合サンプルをトレーニングする際に有効であることが証明されているが、その性能はトレーニング中に望ましくない外れ値が含まれている場合に疑問が残る。 この制限により、新しいドメインのためのODモデルを開発する際に、データを慎重に検討する必要がある。 本研究では,RANSAC-NNと呼ばれる新しい画像ODアルゴリズムを提案する。 既存のアプローチとは異なり、RANSAC-NNはデータのサブセットをサンプリングして比較することで、アウトレーヤを含むデータセットに直接適用することができる。 提案アルゴリズムは, 既存のベンチマーク手法と比較して, 良好な性能を保っている。 さらに、RANSAC-NNは、データ作成プロセスの一部としてアルゴリズムを組み込むことにより、既存の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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