Divide-and-Assemble: Learning Block-Wise Memory for Unsupervised Anomaly Detection
ブロックレベルのメモリバンクを用いた画像生成ベース異常検知手法の提案． 従来手法（MemAE）では，異常画像の再構成誤差を大きくするために，異常特徴量を正常特徴量に置き換えるメモリバンクを使用していたが，ピクセルレベルのメモリバンクでは種類が限られるため，異常特徴量が正常特徴量に似る確率が高いという問題があった． そこで提案手法は，その確率を減らすために，ブロックレベルでのメモリバンクを提案した．
1 mentions:
![@allowfirm]( "@allowfirm")
Keywords:
異常検知
Date:
