論文の概要: Subspace-Aware Feature Reconstruction for Unsupervised Anomaly Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13904v1
• Date: Mon, 25 Sep 2023 06:58:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-26 16:51:28.782531
• Title: Subspace-Aware Feature Reconstruction for Unsupervised Anomaly Localization
• Title（参考訳）: 非教師付き異常局在に対する部分空間認識特徴再構成
• Authors: Katsuya Hotta, Chao Zhang, Yoshihiro Hagihara, Takuya Akashi
• Abstract要約: 監督されていない異常なローカライゼーションは工業生産において重要な役割を担っている。 本稿では,アノマリーローカライゼーションのためのサブスペース認識機能再構築フレームワークを提案する。 提案手法は,最先端手法と比較して,競合する異常なローカライゼーション性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.085309164633571
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised anomaly localization, which plays a critical role in industrial manufacturing, is to identify anomalous regions that deviate from patterns established exclusively from nominal samples. Recent mainstream methods focus on approximating the target feature distribution by leveraging embeddings from ImageNet models. However, a common issue in many anomaly localization methods is the lack of adaptability of the feature approximations to specific targets. Consequently, their ability to effectively identify anomalous regions relies significantly on the data coverage provided by the finite resources in a memory bank. In this paper, we propose a novel subspace-aware feature reconstruction framework for anomaly localization. To achieve adaptive feature approximation, our proposed method involves the reconstruction of the feature representation through the self-expressive model designed to learn low-dimensional subspaces. Importantly, the sparsity of the subspace representation contributes to covering feature patterns from the same subspace with fewer resources, leading to a reduction in the memory bank. Extensive experiments across three industrial benchmark datasets demonstrate that our approach achieves competitive anomaly localization performance compared to state-of-the-art methods by adaptively reconstructing target features with a small number of samples.
• Abstract（参考訳）: 産業生産において重要な役割を担う非監督的異常局在は、名目標本からのみ確立されたパターンから逸脱する異常領域を特定することである。 最近の主流手法は、ImageNetモデルからの埋め込みを活用して、ターゲットの特徴分布を近似することに焦点を当てている。 しかし、多くの異常なローカライズ手法で共通する問題は、特定の目標に対する特徴近似の適応性の欠如である。 その結果、異常領域を効果的に識別する能力は、メモリバンク内の有限リソースが提供するデータカバレッジに大きく依存する。 本稿では,異常局所化のための新しいサブスペース認識機能再構築フレームワークを提案する。 適応的特徴近似を実現するために,低次元部分空間の学習を目的とした自己表現モデルを用いて特徴表現を再構成する手法を提案する。 重要なことに、サブスペース表現の空間性は、同じサブスペースから少ないリソースで特徴パターンをカバーすることに寄与し、メモリバンクが減少する。 3つの産業ベンチマークデータセットにわたる広範囲な実験により、少数のサンプルでターゲット特徴を適応的に再構成することで、最先端手法と比較して競合的異常局在化性能を達成できることが証明された。

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