Deep Nearest Neighbor Anomaly Detection
llien30 opened this issue · comments
INFO
Author
Liron Bergman, Niv Cohen, Yedid Hoshen
Affiliation
Conference or Year
2020
Link
Abstract
Nearest Neighborは異常検知タスクのための手法であり、近年では、自己教師あり学習型のネットワークが進歩している
→ しかしこのような自己教師あり学習による特徴量はImageNetでpretrainingした特徴量より精度が悪い
提案手法
Imagenetでpretrainingされた特徴量空間上で動作する最近のモデルと最近のモデルの精度とを比較
→ Imagenetでpretrainingした特徴量を利用した、単純なNearest Neighborの方がよい精度を達成
Proposed Method
1. Fにより、画像x_iの特徴量f_iを得る
2. Nearest Neighborによりテストデータの異常度を定める
N_k(f_y) denotes the k nearest embeddings to f_y in the training set F_train.
Evaluation
Contribution
Discussion, Future Work
Comment
Date
2021/02/02