Anomaly detection in image or latent space of patch-based auto-encoders for industrial image analysis
Détection d'anomalies dans l'espace image ou l'espace latent d'auto-encodeurs par patch pour l'analyse d'images industrielles
Résumé
We study several methods for detecting anomalies in color images, constructed on patch-based auto-encoders. We
compare the performance of three types of methods based, first, on the error between the original image and its reconstruction,
second, on the support estimation of the normal image distribution in the latent space, and third, on the error between the original
image and a restored version of the reconstructed image. These methods are evaluated on the industrial image database MVTecAD
and compared to two competitive state-of-the-art methods.
Nous étudions plusieurs méthodes de détection d'anomalies dans des images couleurs, basées sur des auto-encodeurs par patch. Nous comparons les performances de trois types de méthodes basées, la première, sur l'erreur entre l'image originale et sa reconstruction, la seconde, sur l'estimation du support de la distribution des images normales dans l'espace latent, et la troisième, sur l'erreur entre l'image originale et une version restaurée de l'image reconstruite. Ces méthodes sont évaluées sur la base d'images industrielles MVTecAD et comparées à deux méthodes très performantes de l'état de l'art.
| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
|---|---|
| Licence |
