論文の概要: Outliers resistant image classification by anomaly detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10150v1
• Date: Fri, 15 Nov 2024 12:43:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-18 15:38:12.310660
• Title: Outliers resistant image classification by anomaly detection
• Title（参考訳）: 異常検出による外部抵抗画像分類
• Authors: Anton Sergeev, Victor Minchenkov, Aleksei Soldatov, Vasiliy Kakurin, Yaroslav Mazikov,
• Abstract要約: 本研究では,分類と異常検出を同時に行うモデルを提案する。 距離学習を用いて多次元空間における画像のベクトル表現を生成し、次にクロスエントロピーを用いた分類を行う。 様々なコンピュータビジョンモデルアーキテクチャを用いて実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Various technologies, including computer vision models, are employed for the automatic monitoring of manual assembly processes in production. These models detect and classify events such as the presence of components in an assembly area or the connection of components. A major challenge with detection and classification algorithms is their susceptibility to variations in environmental conditions and unpredictable behavior when processing objects that are not included in the training dataset. As it is impractical to add all possible subjects in the training sample, an alternative solution is necessary. This study proposes a model that simultaneously performs classification and anomaly detection, employing metric learning to generate vector representations of images in a multidimensional space, followed by classification using cross-entropy. For experimentation, a dataset of over 327,000 images was prepared. Experiments were conducted with various computer vision model architectures, and the outcomes of each approach were compared.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンモデルを含む様々な技術が、生産中の手動組立プロセスの自動監視に用いられている。 これらのモデルは、アセンブリ領域内のコンポーネントの存在やコンポーネントの接続など、イベントを検出して分類する。 検出と分類アルゴリズムにおける大きな課題は、トレーニングデータセットに含まれていないオブジェクトを処理する際に、環境条件や予測不可能な振る舞いへの感受性である。 トレーニングサンプルに可能なすべての主題を追加することは現実的ではないため、別の解決策が必要である。 本研究では,多次元空間における画像のベクトル表現を生成するために,計量学習を用いて分類と異常検出を同時に行うモデルを提案し,次にクロスエントロピーを用いた分類を行う。 実験のために327,000枚以上の画像のデータセットが作成された。 様々なコンピュータビジョンモデルアーキテクチャを用いて実験を行い、それぞれのアプローチの結果を比較した。

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