論文の概要: Few-shot $\mathbf{1/a}$ Anomalies Feedback : Damage Vision Mining
Opportunity and Embedding Feature Imbalance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12676v4
- Date: Fri, 25 Aug 2023 02:15:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-28 16:51:06.463468
- Title: Few-shot $\mathbf{1/a}$ Anomalies Feedback : Damage Vision Mining
Opportunity and Embedding Feature Imbalance
- Title（参考訳）: 数発$\mathbf{1/a}$ anomaliesフィードバック : damage vision mining opportunityとembedd feature unbalance
- Authors: Takato Yasuno
- Abstract要約: 過去10年間で、これまでのバランスのとれたデータセットは、産業の損傷ビジョンタスクにおけるディープラーニング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、より効果的な正の比率の範囲、異常フィードバック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 deep
learning algorithms in industrial damage vision tasks. Specifically, for
condition-based maintenance, automating visual inspection is crucial to ensure
high quality. Damage vision mining cannot avoid the imbalanced data issue
because of rare unseen events and high quality status by improved operations.
For visual damage 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:
medical disease, hazardous behavior, material deterioration, plant disease,
river sludge, 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 anomalies feedback. In our imbalanced
studies, compared with the balanced case of positive ratio 1/1, we find that
there is applicable positive ratio $1/a$, where the accuracy are consistently
high. However, extremely imbalanced range from one-shot to $1/2a$, whose
accuracy are inferior to those of applicable ratio. In contrast, ranged with
positive ratio over $2/a$, it is shifting in over-mining phase without
effective gain of accuracy.
- Abstract（参考訳）: 過去10年間、従来のバランスの取れたデータセットは、産業被害ビジョンタスクでディープラーニングアルゴリズムを前進させるために使われてきた。
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。
損傷ビジョンマイニングは、希少な未確認事象や改善操作による高品質な状態のため、不均衡なデータ問題を回避することはできない。
視覚的損傷検査では, 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, 時々不均衡となる。
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,医療疾患,危険行動,材料劣化,植物病,河川汚泥,災害被害など,不均衡な視覚データセットの明確な例を示す。
我々は,より有効範囲の正の比率と異常フィードバック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。
不均衡な研究では、正比1/1の平衡の場合と比較して、正比1/a$が適用可能であり、精度は一貫して高い。
しかし、非常に不均衡な範囲はワンショットから1/2a$であり、その精度は適用可能な比率よりも低い。
対照的に、正の比が2/aドルを超える範囲では、有効精度を得ずにオーバーマイニングフェーズにシフトしている。
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