論文の概要: Variational Autoencoder for Anomaly Detection: A Comparative Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13561v1
• Date: Sat, 24 Aug 2024 12:07:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-27 18:59:33.856820
• Title: Variational Autoencoder for Anomaly Detection: A Comparative Study
• Title（参考訳）: 異常検出のための変分オートエンコーダの比較検討
• Authors: Huy Hoang Nguyen, Cuong Nhat Nguyen, Xuan Tung Dao, Quoc Trung Duong, Dzung Pham Thi Kim, Minh-Tan Pham,
• Abstract要約: 本稿では,同時代の変分オートエンコーダ(VAE)アーキテクチャを異常検出に用い比較解析することを目的とする。 検討中のアーキテクチャ構成には、元々のVAEベースライン、ガウスランダムフィールド(VAE-GRF)を持つVAE、ビジョントランスフォーマー(ViT-VAE)を搭載したVAEが含まれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9131868049527914
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper aims to conduct a comparative analysis of contemporary Variational Autoencoder (VAE) architectures employed in anomaly detection, elucidating their performance and behavioral characteristics within this specific task. The architectural configurations under consideration encompass the original VAE baseline, the VAE with a Gaussian Random Field prior (VAE-GRF), and the VAE incorporating a vision transformer (ViT-VAE). The findings reveal that ViT-VAE exhibits exemplary performance across various scenarios, whereas VAE-GRF may necessitate more intricate hyperparameter tuning to attain its optimal performance state. Additionally, to mitigate the propensity for over-reliance on results derived from the widely used MVTec dataset, this paper leverages the recently-public MiAD dataset for benchmarking. This deliberate inclusion seeks to enhance result competitiveness by alleviating the impact of domain-specific models tailored exclusively for MVTec, thereby contributing to a more robust evaluation framework. Codes is available at https://github.com/endtheme123/VAE-compare.git.
• Abstract（参考訳）: 本論文は,同時代の変分オートエンコーダ(VAE)アーキテクチャを異常検出に適用し,その性能と動作特性について比較解析することを目的とする。 検討中のアーキテクチャ構成には、元々のVAEベースライン、ガウスランダムフィールド(VAE-GRF)を備えたVAE、ビジョントランスフォーマー(ViT-VAE)を搭載したVAEが含まれる。 その結果,VT-VAEは様々なシナリオで模範的性能を示すが,VAE-GRFはより複雑なハイパーパラメータチューニングが必要であり,最適な性能を実現する。 さらに、広く使われているMVTecデータセットから得られる結果に対する過度信頼度を緩和するために、最近公開されたMiADデータセットをベンチマークに活用する。 この意図的な包摂性は、MVTec専用のドメイン固有モデルの影響を軽減することで結果の競争力を高めることを目的としており、その結果、より堅牢な評価フレームワークに寄与する。 Codesはhttps://github.com/endtheme123/VAE-compare.gitで入手できる。

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