Three-dimensional deep learning with spatial erasing for unsupervised anomaly segmentation in brain MRI

• MRIボリュームは3Dだが，教師なし異常検知の手法はほとんどが2Dである
• そこで，3D VAEを提案し，2D VAEに比べ性能が向上した

Apr 25, 2022 Anomaly Detection IJCARS (2021)

Unsupervised 3D Brain Anomaly Detection

• 3Dデータをf-AnoGANで扱うために拡張
• 外傷性脳損傷患者のCT画像の実験においてAUROC 約75%で検出できる

Apr 24, 2022 Anomaly Detection MICCAI (2020)

GRAF: Generative Radiance Fields for 3D-Aware Image Synthesis

• 畳み込みGANは高解像度で優秀だが，3次元形状や視点などの生成要因の分離に苦しんでいる
• そこで，NeRFを用いた生成モデルGRAFを提案
• 視覚的忠実性と3次元的一貫性の点で最先端手法と比較して有効

Apr 18, 2022 NeRF NeurIPS (2020)

An Empirical Investigation of 3D Anomaly Detection and Segmentation

• MVTec 3D-ADに対して以下の4つを調査した
  • 「3D手法>2D手法」か
  • 3D情報は必要か
  • 3D手法について広範囲の調査
    • HoGなど古典的な方法含む
  • 3Dと2D(色)の併用は必要か

Apr 15, 2022 Anomaly Detection arXiv (2022)

The MVTec 3D-AD Dataset for Unsupervised 3D Anomaly Detection and Localization

• 教師なし異常検出とローカライズ用の3Dデータセットを発表
• 工業用高解像度3Dセンサを用い、10種類のカテゴリの4000以上の点群から構成される
• テストには、傷、へこみ、穴、汚染、変形など様々な欠陥とGTアノテーション
• いくつかの手法でベンチマークをし，実用性が不十分であることを確認したため、優れた手法の設計を期待している

Apr 13, 2022 Anomaly Detection VISAPP (2022)

Divide-and-Assemble: Learning Block-wise Memory for Unsupervised Anomaly Detection

• UNet構造にメモリを取り入れ、敵対的学習も行う再構成ベース異常検知

Nov 4, 2021 Anomaly Detection ICCV (2021)

Fully Convolutional Cross-Scale-Flows for Image-based Defect Detection

• 正規化フローと事前学習済みニューラルネットワークを用いた半教師あり学習
• 異なるスケールの画像を事前学習のネットワークに通した特徴マップを同時に学習することで、精度を向上

Oct 28, 2021 Anomaly Detection WACV (2022)

CFLOW-AD: Real-Time Unsupervised Anomaly Detection with Localization via Conditional Normalizing Flows

• 事前学習済みのCNNのEncoderの階層ごとに出力をPositional Encoderで条件付きの正規化Flow(Decoder)で尤度を求め、確率を出し異常度を算出

Oct 21, 2021 Anomaly Detection WACV (2022)