論文の概要: Unsupervised Anomaly Detection with an Enhanced Teacher for Student-Teacher Feature Pyramid Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.18219v1
• Date: Sat, 20 Dec 2025 05:22:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-23 18:54:32.237873
• Title: Unsupervised Anomaly Detection with an Enhanced Teacher for Student-Teacher Feature Pyramid Matching
• Title（参考訳）: 教師・教師の特徴的ピラミッドマッチングのための教師強化による教師なし異常検出
• Authors: Mohammad Zolfaghari, Hedieh Sajedi,
• Abstract要約: 本稿では,その教師ネットワークが高性能なメトリクスを実現するために強化されていることを,異常検出のための学生-教師フレームワークを提案する。 画像レベルと画素レベルの実験結果は、このアイデアが以前の方法よりも優れた測定値を得たことを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.537921035534424
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Anomaly detection or outlier is one of the challenging subjects in unsupervised learning . This paper is introduced a student-teacher framework for anomaly detection that its teacher network is enhanced for achieving high-performance metrics . For this purpose , we first pre-train the ResNet-18 network on the ImageNet and then fine-tune it on the MVTech-AD dataset . Experiment results on the image-level and pixel-level demonstrate that this idea has achieved better metrics than the previous methods . Our model , Enhanced Teacher for Student-Teacher Feature Pyramid (ET-STPM), achieved 0.971 mean accuracy on the image-level and 0.977 mean accuracy on the pixel-level for anomaly detection.
• Abstract（参考訳）: 異常検出または異常検出は教師なし学習における課題の1つである。 本稿では,その教師ネットワークが高性能なメトリクスを実現するために強化されていることを,異常検出のための学生-教師フレームワークを紹介した。 この目的のために、まずImageNet上でResNet-18ネットワークを事前トレーニングし、MVTech-ADデータセットで微調整します。 画像レベルとピクセルレベルの実験結果は、このアイデアが以前の方法よりも優れたメトリクスを達成できたことを示している。 画像レベルでは0.971, 画像レベルでは0.977, 異常検出では0.977の精度が得られた。

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