論文の概要: SoftPatch: Unsupervised Anomaly Detection with Noisy Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14233v1
• Date: Thu, 21 Mar 2024 08:49:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-22 14:57:51.307262
• Title: SoftPatch: Unsupervised Anomaly Detection with Noisy Data
• Title（参考訳）: SoftPatch:ノイズデータによる教師なし異常検出
• Authors: Xi Jiang, Ying Chen, Qiang Nie, Yong Liu, Jianlin Liu, Bin-Bin Gao, Jun Liu, Chengjie Wang, Feng Zheng,
• Abstract要約: 本稿では,画像センサ異常検出におけるラベルレベルのノイズを初めて考察する。 本稿では,メモリベースの非教師付きAD手法であるSoftPatchを提案する。 既存の手法と比較して、SoftPatchは通常のデータの強力なモデリング能力を維持し、コアセットにおける過信問題を軽減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.38948127630644
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although mainstream unsupervised anomaly detection (AD) algorithms perform well in academic datasets, their performance is limited in practical application due to the ideal experimental setting of clean training data. Training with noisy data is an inevitable problem in real-world anomaly detection but is seldom discussed. This paper considers label-level noise in image sensory anomaly detection for the first time. To solve this problem, we proposed a memory-based unsupervised AD method, SoftPatch, which efficiently denoises the data at the patch level. Noise discriminators are utilized to generate outlier scores for patch-level noise elimination before coreset construction. The scores are then stored in the memory bank to soften the anomaly detection boundary. Compared with existing methods, SoftPatch maintains a strong modeling ability of normal data and alleviates the overconfidence problem in coreset. Comprehensive experiments in various noise scenes demonstrate that SoftPatch outperforms the state-of-the-art AD methods on the MVTecAD and BTAD benchmarks and is comparable to those methods under the setting without noise.
• Abstract（参考訳）: 主流の非教師付き異常検出(AD)アルゴリズムは学術データセットでは良好に機能するが、クリーントレーニングデータの理想的な実験的な設定のため、実用的には性能に制限がある。 ノイズの多いデータを用いたトレーニングは、実世界の異常検出では避けられない問題であるが、議論されることはめったにない。 本稿では,画像センサ異常検出におけるラベルレベルのノイズを初めて考察する。 そこで我々は,メモリベースの非教師付きAD手法であるSoftPatchを提案し,パッチレベルで効率的にデータを復調する。 ノイズ判別器を用いて、コアセット構築前にパッチレベルのノイズ除去のための外れ値を生成する。 スコアはメモリバンクに格納され、異常検出境界が軟化する。 既存の手法と比較して、SoftPatchは通常のデータの強力なモデリング能力を維持し、コアセットにおける過信問題を軽減する。 様々なノイズシーンにおける総合的な実験により、SoftPatchはMVTecADとBTADのベンチマークで最先端のADメソッドよりも優れており、ノイズなしで設定した手法に匹敵する。

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