Fugu-MT 論文翻訳(概要): Few-shot Online Anomaly Detection and Segmentation

論文の概要: Few-shot Online Anomaly Detection and Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18201v1
Date: Wed, 27 Mar 2024 02:24:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-28 18:36:01.803745
Title: Few-shot Online Anomaly Detection and Segmentation
Title（参考訳）: オンライン異常検出とセグメンテーション
Authors: Shenxing Wei, Xing Wei, Zhiheng Ma, Songlin Dong, Shaochen Zhang, Yihong Gong,
Abstract要約: 本稿では,難易度の高いオンライン異常検出・セグメンテーション(FOADS)の課題に対処することに焦点を当てる。 FOADSフレームワークでは、モデルを数ショットの通常のデータセットでトレーニングし、その後、正常サンプルと異常サンプルの両方を含む未ラベルのストリーミングデータを活用することで、その能力の検査と改善を行う。限られたトレーニングサンプルを用いた性能向上のために,ImageNetで事前学習したCNNから抽出したマルチスケール特徴埋め込みを用いて,ロバストな表現を得る。
参考スコア（独自算出の注目度）: 29.693357653538474
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Detecting anomaly patterns from images is a crucial artificial intelligence technique in industrial applications. Recent research in this domain has emphasized the necessity of a large volume of training data, overlooking the practical scenario where, post-deployment of the model, unlabeled data containing both normal and abnormal samples can be utilized to enhance the model's performance. Consequently, this paper focuses on addressing the challenging yet practical few-shot online anomaly detection and segmentation (FOADS) task. Under the FOADS framework, models are trained on a few-shot normal dataset, followed by inspection and improvement of their capabilities by leveraging unlabeled streaming data containing both normal and abnormal samples simultaneously. To tackle this issue, we propose modeling the feature distribution of normal images using a Neural Gas network, which offers the flexibility to adapt the topology structure to identify outliers in the data flow. In order to achieve improved performance with limited training samples, we employ multi-scale feature embedding extracted from a CNN pre-trained on ImageNet to obtain a robust representation. Furthermore, we introduce an algorithm that can incrementally update parameters without the need to store previous samples. Comprehensive experimental results demonstrate that our method can achieve substantial performance under the FOADS setting, while ensuring that the time complexity remains within an acceptable range on MVTec AD and BTAD datasets.
Abstract（参考訳）: 画像から異常パターンを検出することは、産業応用において重要な人工知能技術である。この領域における最近の研究は、モデルのデプロイ後、正常サンプルと異常サンプルの両方を含むラベルなしデータを活用して、モデルの性能を高めるという現実的なシナリオを見越して、大量のトレーニングデータの必要性を強調している。そこで本研究では,難易度の高いオンライン異常検出・セグメンテーション(FOADS)の課題に対処することに焦点を当てた。 FOADSフレームワークでは、モデルを数ショットの通常のデータセットでトレーニングし、その後、正常サンプルと異常サンプルの両方を含む未ラベルのストリーミングデータを活用することで、その能力の検査と改善を行う。この問題に対処するために、我々は、トポロジ構造に適応してデータフローの外れ値を特定する柔軟性を提供するニューラルガスネットワークを用いて、通常の画像の特徴分布をモデル化することを提案する。限られたトレーニングサンプルを用いた性能向上のために,ImageNetで事前学習したCNNから抽出したマルチスケール特徴埋め込みを用いて,ロバストな表現を得る。さらに,従来のサンプルを格納することなくパラメータを漸進的に更新するアルゴリズムを導入する。総合的な実験結果から,本手法は,MVTec ADおよびBTADデータセットにおいて,許容範囲内に存在する時間的複雑性を保証しながら,FOADS設定下でかなりの性能を達成できることが示されている。

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