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J-GLOBAL ID：202002216632975774   整理番号：20A1075133

ADGAN:画像異常検出のためのスケーラブルなGaNベースのアーキテクチャ【JST・京大機械翻訳】

ADGAN: A Scalable GAN-based Architecture for Image Anomaly Detection

著者 (4件)： Cheng Haoqing (School of Information and Electronics, Beijing Institute of Technology,Beijing,China) ,  Liu Heng (School of Information and Electronics, Beijing Institute of Technology,Beijing,China) ,  Gao Fei (School of Information and Electronics, Beijing Institute of Technology,Beijing,China) ,  Chen Zhuo (School of Information and Electronics, Beijing Institute of Technology,Beijing,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ITNEC  ページ： 987-993  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 深い学習ブームにより,関連技術は様々な分野で適用されてきた。しかし,それは多様なコンテンツと複雑さを有する画像の異常検出によく機能する方法に関して未解決の問題を残している。このような問題を解決するために,画像異常検出のためのスケーラブルな符号器復号器アーキテクチャであるADGAN(異常検出一般化アドレスネットワーク)を提案した。正常サンプルのマルチスケール特徴を抽出し,利用することを通して,著者らは正常クラスの微細粒再構成画像を得た。提案したモデルは,敵の訓練と組み合わせて,正規性の分布を学習し,それが推論中に異常なサンプルを処理するとき,大きな再構成誤差が発生する。2つのベンチマークデータセット,CIFAR-10とCIFAR-100に対するADGANの有効性を検証した。実験結果は,著者らの方法が現在の異常検出作業より優れていることを実証した。著者らは,CIFAR-10データセットとCIFAR-100データセットに関して,それぞれ9%と6%によってトップ実行ベースラインAUCsを改良した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習 ,  復号器 ,  符号器 ,  再構成 ,  窒化ガリウム ,  基準線 ,  有効性 ,  ベンチマーク ,  *計算機アーキテクチャ ,  コンテンツ
準シソーラス用語： マルチスケール ,  異常検出 ,  再構成画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 異常検出 ,  GaN ,  アーキテクチャ