論文の概要: Image-based Novel Fault Detection with Deep Learning Classifiers using Hierarchical Labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17891v1
• Date: Tue, 26 Mar 2024 17:22:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-27 14:18:09.961784
• Title: Image-based Novel Fault Detection with Deep Learning Classifiers using Hierarchical Labels
• Title（参考訳）: 階層ラベルを用いた深層学習分類器による画像に基づく新しい断層検出
• Authors: Nurettin Sergin, Jiayu Huang, Tzyy-Shuh Chang, Hao Yan,
• Abstract要約: 本研究では、ディープニューラルネットワークに基づく故障分類器の未知の故障検出機能について考察する。 本稿では, 故障検出性能の未知化のために, 故障分類に関するラベルをいかに利用することができるかを示す方法論を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.365583064409371
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: One important characteristic of modern fault classification systems is the ability to flag the system when faced with previously unseen fault types. This work considers the unknown fault detection capabilities of deep neural network-based fault classifiers. Specifically, we propose a methodology on how, when available, labels regarding the fault taxonomy can be used to increase unknown fault detection performance without sacrificing model performance. To achieve this, we propose to utilize soft label techniques to improve the state-of-the-art deep novel fault detection techniques during the training process and novel hierarchically consistent detection statistics for online novel fault detection. Finally, we demonstrated increased detection performance on novel fault detection in inspection images from the hot steel rolling process, with results well replicated across multiple scenarios and baseline detection methods.
• Abstract（参考訳）: 現代の断層分類システムの重要な特徴の1つは、以前に見つからなかった断層タイプに直面した時にシステムにフラグを付ける能力である。 本研究では、ディープニューラルネットワークに基づく故障分類器の未知の故障検出機能について考察する。 具体的には,モデルの性能を犠牲にすることなく,断層分類に関するラベルを未知の断層検出性能を高める方法を提案する。 そこで本研究では,学習過程における最先端の深層断層検出技術の改善と,オンラインの新たな断層検出のための階層的一貫した新しい検出統計量を実現するために,ソフトラベル技術を活用することを提案する。 最後に, 熱間圧延工程の検査画像において, 新たな欠陥検出性能が向上し, 複数のシナリオやベースライン検出方法によく再現できることを示した。

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