論文の概要: Online-Adaptive Anomaly Detection for Defect Identification in Aircraft Assembly

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12698v1
• Date: Tue, 18 Jun 2024 15:11:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 18:28:51.109844
• Title: Online-Adaptive Anomaly Detection for Defect Identification in Aircraft Assembly
• Title（参考訳）: 航空機組立における欠陥識別のためのオンライン適応型異常検出
• Authors: Siddhant Shete, Dennis Mronga, Ankita Jadhav, Frank Kirchner,
• Abstract要約: 異常検出は、データ内の確立されたパターンから逸脱を検出する。 本稿では,移動学習を用いたオンライン適応型異常検出のための新しいフレームワークを提案する。 実験結果は0.975を超える検出精度を示し、最先端のET-NETアプローチよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.387337528923525
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Anomaly detection deals with detecting deviations from established patterns within data. It has various applications like autonomous driving, predictive maintenance, and medical diagnosis. To improve anomaly detection accuracy, transfer learning can be applied to large, pre-trained models and adapt them to the specific application context. In this paper, we propose a novel framework for online-adaptive anomaly detection using transfer learning. The approach adapts to different environments by selecting visually similar training images and online fitting a normality model to EfficientNet features extracted from the training subset. Anomaly detection is then performed by computing the Mahalanobis distance between the normality model and the test image features. Different similarity measures (SIFT/FLANN, Cosine) and normality models (MVG, OCSVM) are employed and compared with each other. We evaluate the approach on different anomaly detection benchmarks and data collected in controlled laboratory settings. Experimental results showcase a detection accuracy exceeding 0.975, outperforming the state-of-the-art ET-NET approach.
• Abstract（参考訳）: 異常検出は、データ内の確立されたパターンから逸脱を検出する。 自律運転、予測保守、医療診断など様々な応用がある。 異常検出精度を向上させるために、転送学習を大規模で事前訓練されたモデルに適用し、特定のアプリケーションコンテキストに適応させることができる。 本稿では,移動学習を用いたオンライン適応型異常検出のための新しいフレームワークを提案する。 このアプローチは、視覚的に類似したトレーニングイメージを選択し、トレーニングサブセットから抽出したEfficientNet機能に正規性モデルを適用することで、異なる環境に適応する。 次に、正規度モデルとテスト画像特徴との間のマハラノビス距離を計算して異常検出を行う。 異なる類似度尺度 (SIFT/FLANN, Cosine) と正規度モデル (MVG, OCSVM) が採用され、互いに比較される。 本研究では,異なる異常検出ベンチマークと,制御された実験室で収集したデータに対するアプローチを評価する。 実験結果は0.975を超える検出精度を示し、最先端のET-NETアプローチよりも優れていた。

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