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【論文メモ】Modeling the Distribution of Normal Data in Pre-Trained Deep Features for Anomaly Detection

 ·  ☕ 1 min read
  • モデルを学習させることなく, 異常検知を行う

  • 流れ

    • 事前学習済みEfficientNetに正常データを流す
    • モデルの中間層で抽出された正常データの特徴量を, 各層ごとに多次元正規分布で近似
    • 得られた分布を正常データの分布と仮定し, マハラノビス距離を用いて異常検知
  • 例えば下図だと, 32x112x112の特徴量をGlobal Average Poolingして, 32次元のベクトルにして, マハラノビス距離 $M_1$を計測


  • ICPR20

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YuWd (Yuiga Wada)
著者
YuWd (Yuiga Wada)
機械学習・競プロ・iOS・Web