Poolformerを用いた異常検知に関する研究

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS8-3

グループ名: 【C】2024年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2024/08/28

タイトル(英語): A Study on Anomaly Detection Using PoolFormer

著者名: 福地 勇斗（岩手大学）,堀田 克哉（岩手大学）,萩原 義裕（岩手大学）

著者名(英語): Hayato Fukuchi (Iwate University),Katsuya Hotta (Iwate University),Yoshihiro Hagihara (Iwate University)

キーワード: 異常検知|PoolFormer|空間プーリング空間プーリング|Anomaly Detection|PoolFormer|Spatial Pooling

要約(日本語): 1クラス分類に基づく異常検知は工業生産において重要であり、正常サンプルから逸脱した異常サンプルを識別することを目的としている。エンコーダ・デコーダ方式を採用した手法は、正常サンプルの多様体構造をend-to-endで学習できる。しかしネットワークが大きくなるとパラメータ数が増加し、推論時間が長くなる。本研究では、パッチ分割された画像の位置情報を保持するアーキテクチャに空間プーリングを組み込んだ手法を提案する。アーキテクチャはPoolFormerコンセプトに基づいて設計されており、Transformer構造に従って、Attention機構をPooling演算に置き換えている。エンコーダ・デコーダ方式を採用した先行手法と比較して、計算量と性能バランスを改善する。産業用ベンチマークデータセットを用いた実験により、本手法がパラメータ数を削減しつつ先行手法と比較して高い異常検知性能であることを示す。