論文の概要: Damage Vision Mining Opportunity for Imbalanced Anomaly Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12676v1
- Date: Mon, 24 Jul 2023 10:30:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-25 14:42:41.829089
- Title: Damage Vision Mining Opportunity for Imbalanced Anomaly Detection
- Title（参考訳）: 不均衡異常検出のための損傷ビジョンマイニング機会
- Authors: Takato Yasuno
- Abstract要約: 過去10年間で、従来のバランスの取れたデータセットは、産業アプリケーションにおける分類、オブジェクト検出、セマンティックセグメンテーション、異常検出のアルゴリズムの進歩に使われてきた。
本研究では,異常なクラスの有無に関わらず,一級異常検出アプリケーションに注目する。
損傷ビジョンマイニングの利点について重要な結果を提供し、より有効範囲の正の比、異常検出アプリケーションの精度向上を仮定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In past decade, previous balanced datasets have been used to advance
algorithms for classification, object detection, semantic segmentation, and
anomaly detection in industrial applications. Specifically, for condition-based
maintenance, automating visual inspection is crucial to ensure high quality.
Deterioration prognostic attempts to optimize the fine decision process for
predictive maintenance and proactive repair. In civil infrastructure and living
environment, damage data mining cannot avoid the imbalanced data issue because
of rare unseen events and high quality status by improved operations. For
visual inspection, deteriorated class acquired from the surface of concrete and
steel components are occasionally imbalanced. From numerous related surveys, we
summarize that imbalanced data problems can be categorized into four types; 1)
missing range of target and label valuables, 2) majority-minority class
imbalance, 3) foreground-background of spatial imbalance, 4) long-tailed class
of pixel-wise imbalance. Since 2015, there has been many imbalanced studies
using deep learning approaches that includes regression, image classification,
object detection, semantic segmentation. However, anomaly detection for
imbalanced data is not yet well known. In the study, we highlight one-class
anomaly detection application whether anomalous class or not, and demonstrate
clear examples on imbalanced vision datasets: wooden, concrete deterioration,
and disaster damage. We provide key results on damage vision mining advantage,
hypothesizing that the more effective range of positive ratio, the higher
accuracy gain of anomaly detection application. Finally, the applicability of
the damage learning methods, limitations, and future works are mentioned.
- Abstract（参考訳）: 過去10年間で、従来のバランスの取れたデータセットは、産業アプリケーションにおける分類、オブジェクト検出、セマンティックセグメンテーション、異常検出のアルゴリズムの進歩に使われてきた。
特に、条件ベースのメンテナンスでは、品質を保証するために視覚検査の自動化が不可欠である。
予測保守と前向きな修復のための細かな決定過程を最適化するための劣化予測の試み。
土木インフラや生活環境において, 被害データマイニングが不均衡なデータ問題を回避することはできない。
視覚検査では, コンクリート表面から得られた劣化クラスと鋼材成分とのバランスが, 時々不均衡になる。
多くの関連調査から、不均衡なデータ問題は4つのタイプに分類できると要約する。
1)対象物及びラベル有価物の範囲の欠如
2)マイノリティ階級の不均衡
3)空間的不均衡の背景
4) 画素単位の不均衡の長尾クラス。
2015年以降、回帰、画像分類、オブジェクト検出、セマンティックセグメンテーションを含むディープラーニングアプローチを用いた不均衡な研究が数多く行われている。
しかし、不均衡なデータの異常検出はまだよく分かっていない。
本研究では,異常クラスの有無に関わらず,一級異常検出アプリケーションに注目し,不均衡な視覚データセットである木造,コンクリート劣化,災害被害の明確な例を示す。
我々は,より有効範囲の正の比率, 異常検出の精度向上を仮定して, 損傷ビジョンマイニングのアドバンテージに関する重要な結果を提供する。
最後に,損傷学習手法の適用性,限界,今後の課題について述べる。
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