基于加权频域损失自编码器的异常检测
图像与视频处理
2021-05-24 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
在图像异常检测中，自编码器是流行的方法，其重构可能含异常的输入图像并输出无异常洁净图像。这些基于自编码器的方法通常从重构误差（输入图像与重构图像之差）计算异常分数。另一方面，许多此类方法的重构精度不足，从而导致异常检测精度下降。为提升重构精度，我们考虑在频域定义损失函数。一般而言，我们知道自然图像含大量低频分量而高频分量稀少。因此，为提升高频分量的重构精度，我们引入一种称为加权频域损失(WFDL)的新损失函数。WFDL 提供更锐利的重构图像，有助于提升异常检测精度。本文中，我们通过在 MVTec AD 数据集上以 AUROC 对比，展示了我们的方法相对于传统自编码器方法的优越性。
引用
@article{arxiv.2105.10214,
title = {Anomaly Detection By Autoencoder Based On Weighted Frequency Domain Loss},
author = {Masaki Nakanishi and Kazuki Sato and Hideo Terada},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.10214},
year = {2021}
}