論文の概要: Patch-wise Auto-Encoder for Visual Anomaly Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00429v1
- Date: Tue, 1 Aug 2023 10:15:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-02 14:31:05.288855
- Title: Patch-wise Auto-Encoder for Visual Anomaly Detection
- Title(参考訳): 視覚異常検出のためのパッチワイズオートエンコーダ
- Authors: Yajie Cui, Zhaoxiang Liu, Shiguo Lian
- Abstract要約: 本稿では,AEのアノマリーに対する再構成能力を弱めることなく向上することを目的としたパッチワイド自動エンコーダフレームワークを提案する。
本手法は,Mvtec ADベンチマークの最先端性能を向上し,本モデルの有効性を実証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.4976719861186845
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Anomaly detection without priors of the anomalies is challenging. In the
field of unsupervised anomaly detection, traditional auto-encoder (AE) tends to
fail based on the assumption that by training only on normal images, the model
will not be able to reconstruct abnormal images correctly. On the contrary, we
propose a novel patch-wise auto-encoder (Patch AE) framework, which aims at
enhancing the reconstruction ability of AE to anomalies instead of weakening
it. Each patch of image is reconstructed by corresponding spatially distributed
feature vector of the learned feature representation, i.e., patch-wise
reconstruction, which ensures anomaly-sensitivity of AE. Our method is simple
and efficient. It advances the state-of-the-art performances on Mvtec AD
benchmark, which proves the effectiveness of our model. It shows great
potential in practical industrial application scenarios.
- Abstract(参考訳): 異常の前兆のない異常検出は困難である。
教師なし異常検出の分野では、従来のオートエンコーダ(AE)は、通常の画像のみをトレーニングすることで、異常画像を正しく再構成できないという仮定に基づいて失敗する傾向にある。
これに対し,パッチワイド自動エンコーダ(パッチAE)フレームワークを提案する。
画像の各パッチは、学習した特徴表現の空間分布の特徴ベクトル、すなわちパッチワイド再構成によって再構成され、AEの異常感度が保証される。
私たちの方法は単純で効率的です。
Mvtec ADベンチマークの最先端性能を向上し,本モデルの有効性を実証する。
これは実用的な産業応用シナリオにおいて大きな可能性を示している。
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