将超球面损失函数从异常检测适配至异常分割
计算机视觉与模式识别
2023-12-05 v2
摘要
我们提出对全卷积数据描述(FCDD)的渐进改进，FCDD是将异常检测中的单类分类方法适配至图像异常分割(亦称异常定位)的方法。我们分析了其原始损失函数，并提出了一种更近似其前身超球面分类器(HSC)的替代损失。两者在MVTec异常检测数据集(MVTec-AD)上进行比较——训练图像为无瑕疵物体/纹理，目标是分割未见缺陷——表明通过更好地设计逐像素监督可取得一致的改进。
引用
@article{arxiv.2301.09602,
title = {Adapting the Hypersphere Loss Function from Anomaly Detection to Anomaly Segmentation},
author = {Joao P. C. Bertoldo and Santiago Velasco-Forero and Jesus Angulo and Etienne Decencière},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.09602},
year = {2023}
}
备注
Submitted to the 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2023)