論文の概要: A Comprehensive Augmentation Framework for Anomaly Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15068v3
- Date: Wed, 29 Nov 2023 03:33:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-01 00:53:11.172764
- Title: A Comprehensive Augmentation Framework for Anomaly Detection
- Title(参考訳): 異常検出のための総合的拡張フレームワーク
- Authors: Jiang Lin, Yaping Yan
- Abstract要約: 本稿では,再構成ネットワークのトレーニングに寄与するシミュレーション異常の重要な特徴を解析する。
我々は、このフレームワークを再構築ベースのアプローチと統合し、同時に分割トレーニング戦略を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.90365714903665
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Data augmentation methods are commonly integrated into the training of
anomaly detection models. Previous approaches have primarily focused on
replicating real-world anomalies or enhancing diversity, without considering
that the standard of anomaly varies across different classes, potentially
leading to a biased training distribution.This paper analyzes crucial traits of
simulated anomalies that contribute to the training of reconstructive networks
and condenses them into several methods, thus creating a comprehensive
framework by selectively utilizing appropriate combinations.Furthermore, we
integrate this framework with a reconstruction-based approach and concurrently
propose a split training strategy that alleviates the issue of overfitting
while avoiding introducing interference to the reconstruction process. The
evaluations conducted on the MVTec anomaly detection dataset demonstrate that
our method outperforms the previous state-of-the-art approach, particularly in
terms of object classes. To evaluate generalizability, we generate a simulated
dataset comprising anomalies with diverse characteristics since the original
test samples only include specific types of anomalies and may lead to biased
evaluations. Experimental results demonstrate that our approach exhibits
promising potential for generalizing effectively to various unforeseen
anomalies encountered in real-world scenarios.
- Abstract(参考訳): データ拡張法は一般に異常検出モデルのトレーニングに統合される。
Previous approaches have primarily focused on replicating real-world anomalies or enhancing diversity, without considering that the standard of anomaly varies across different classes, potentially leading to a biased training distribution.This paper analyzes crucial traits of simulated anomalies that contribute to the training of reconstructive networks and condenses them into several methods, thus creating a comprehensive framework by selectively utilizing appropriate combinations.Furthermore, we integrate this framework with a reconstruction-based approach and concurrently propose a split training strategy that alleviates the issue of overfitting while avoiding introducing interference to the reconstruction process.
MVTec異常検出データセットを用いて行った評価は,本手法が従来の最先端手法,特にオブジェクトクラスよりも優れていることを示す。
一般化性を評価するため,本試験では,特定の種類の異常しか含まないため,多様な特徴を持つ異常を含むシミュレーションデータセットを生成する。
実験の結果,実世界のシナリオで発生する様々な予期せぬ異常に対して効果的に一般化できる可能性が示された。
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