Att på ett tillförlitligt sätt upptäcka anomalier i en given uppsättning bilder är en uppgift av stor praktisk relevans för visuell kvalitetskontroll, övervakning eller medicinsk bildanalys. Autoencoder neurala nätverk lär sig att rekonstruera normala bilder, och därför kan klassificera dessa bilder som anomalier, där återuppbyggnad felet överskrider någon tröskel. Här analyserar vi ett grundläggande problem med detta tillvägagångssätt när träningssetet är förorenat med en liten bråkdel av avvikelser. Vi finner att fortsatt utbildning av autokodare oundvikligen minskar de avvikandes rekonstruktionsfel, och därmed försämrar anomaliens detektionsprestanda. För att motverka denna effekt har en kontradiktorisk autoenkodararkitektur anpassats, vilket innebär att den latenta representationen måste fördelas på förhand, vilket vanligtvis innebär att anomalier placeras i regioner med låg sannolikhet. Med hjälp av sannolikhetsmodellen kan potentiella anomalier identifieras och avvisas redan under utbildningen, vilket resulterar i en anomalidetektor som är betydligt mer robust mot förekomsten av avvikelser under utbildningen.
En mer avancerad metod REF hanterar problemet med datauppsättningskontaminering genom att anpassa en kontradiktorisk autoenkoderarkitektur för att införa en förhandsdistribution av latent representation genom att placera avvikelser i regioner med låg sannolikhet.
Robust Anomaly Detection in Images using Adversarial Autoencoders
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}