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One-Class Convolutional Neural Network

One-Class Convolutional Neural Network

論文LT会で作成したOC-CNN論文の説明資料です。

Masanori YANO

May 09, 2019
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Transcript

  1. 論文 2 One-Class Convolutional Neural Network 論文のURL: https://arxiv.org/abs/1901.08688 実装のURL: https://github.com/otkupjnoz/oc-cnn

    ⇒ 著者は、アメリカ東海岸のJohns Hopkins University IEEE Signal Processing Letters Volume 26に採録 Second AuthorのPatel助教は、異常検知の論文が多い 選んだ理由 ・異常検知の手法に関心があった ※ 1クラス分類 = 異常(Anomaly) ∪ 新規性(Novelty) ・arXiv論文を検索してみたら上位で、わりと新しかった ・つよそうな題名で、シンプルなアプローチが好み
  2. 異常検知とは 3 画像や、時系列データなどから自動的に異常を検出 ⇒ 各社がソフトウェア・サービスをリリースしている状況 [例1] ISP(システム計画研究所) ・gLupe 数十枚の正常データのみで異常検知、学習も数秒 [例2]

    PFN(Preferred Networks) ・Preferred Networks Visual Inspection 良品画像100枚と不良品画像20枚から異常検知が可能 ・ファナックとの共同開発によるAI新機能 (1) モータの故障の予兆を異常度で監視: 深層学習 (2) ロボットが撮影した画像の良否判定: 機械学習 深層学習ではなく
  3. 1クラス分類(One-Class Classification)とは 4 一種類の、特定のクラスに対する分類を行う ・教師データには、負例のデータが含まれないため難しい ・異常(Anomaly)や新規性(Novelty)の検出に応用される 1クラス分類のアプローチ ・SVM(サポートベクターマシン)ベースの手法が多い ・CNNの中間層から、SVMなどを使って解く手法も多い ・オートエンコーダを使う方法が多く、最近はGANやVAEも

    ・One-Class Neural Networkは、最適化手順に工夫あり ・Patel助教は、他のデータセットも使う学習手法を提案 Learning Deep Features for One-Class Classification 論文のURL: https://arxiv.org/abs/1801.05365 実装例: https://qiita.com/shinmura0/items/cfb51f66b2d172f2403b ⇒ 本論文は追加データ不要で、かつend-to-endと主張