論文の概要: Patch distribution modeling framework adaptive cosine estimator (PaDiM-ACE) for anomaly detection and localization in synthetic aperture radar imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.08049v1
• Date: Thu, 10 Apr 2025 18:08:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-14 14:19:05.018648
• Title: Patch distribution modeling framework adaptive cosine estimator (PaDiM-ACE) for anomaly detection and localization in synthetic aperture radar imagery
• Title（参考訳）: 合成開口レーダ画像における異常検出と位置推定のためのパッチ分布モデルアダプティブコサイン推定器(PaDiM-ACE)
• Authors: Angelina Ibarra, Joshua Peeples,
• Abstract要約: 本研究は,合成開口レーダ画像(SAR)における異常検出と局所化の新しいアプローチを提案する。 適応的コサイン推定器 (ACE) 検出統計を導入し、PaDiM は非有界距離であるマハラノビス距離を用いる。ACE はコサイン類似度測定器を用い、有界異常検出スコアを提供する。 提案手法は,複数のSARデータセットに対して評価され,画像および画素レベルでの受信操作曲線(AUROC)以下の領域を含む性能指標が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.38366697175402226
• License:
• Abstract: This work presents a new approach to anomaly detection and localization in synthetic aperture radar imagery (SAR), expanding upon the existing patch distribution modeling framework (PaDiM). We introduce the adaptive cosine estimator (ACE) detection statistic. PaDiM uses the Mahalanobis distance at inference, an unbounded metric. ACE instead uses the cosine similarity metric, providing bounded anomaly detection scores. The proposed method is evaluated across multiple SAR datasets, with performance metrics including the area under the receiver operating curve (AUROC) at the image and pixel level, aiming for increased performance in anomaly detection and localization of SAR imagery. The code is publicly available: https://github.com/Advanced-Vision-and-Learning-Lab/PaDiM-LACE.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,合成開口レーダ画像(SAR)における異常検出と局所化に対する新たなアプローチを示し,既存のパッチ分散モデリングフレームワーク(PaDiM)を拡張した。 適応的コサイン推定器 (ACE) 検出法を導入する。 PaDiMは、非有界計量である推論においてマハラノビス距離を使用する。 ACEは代わりにコサイン類似度メートル法を使用し、境界異常検出スコアを提供する。 提案手法は,複数のSARデータセットに対して評価され,画像および画素レベルでの受信操作曲線(AUROC)以下の領域を含む性能指標が得られた。 コードは、https://github.com/Advanced-Vision-and-Learning-Lab/PaDiM-LACEで公開されている。

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