Modeling the Distribution of Normal Data in Pre-Trained Deep Features for Anomaly Detection
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#異常検知
モデルを学習させることなく, 異常検知を行う
流れ
事前学習済み
EfficientNet
に正常データを流す
モデルの中間層で抽出された正常データの特徴量を, 各層ごとに多次元
正規分布
で近似
得られた分布を正常データの分布と仮定し,
マハラノビス距離
を用いて異常検知
例えば下図だと, 32x112x112の特徴量を
Global Average Pooling
して, 32次元のベクトルにして, マハラノビス距離
$ M_1
を計測
https://gyazo.com/b26ad32912d947cf00f75b896d7eec8c
ICPR20