[4G]メディア理解(1)

10:25 〜 10:50

[4G-02] 自己蒸留と角度ベース距離学習の組み合わせによる高精度かつ頑健な画像異常検知手法の提案

*宮越 一輝¹、中島 未椰¹、加藤 毅² (1. 群馬大学大学院理工学府、2. 群馬大学情報学部)

発表者区分：学生
論文種別：ロングペーパー
インタラクティブ発表：なし

キーワード：

異常検知、自己教師あり学習、半教師あり学習、自己蒸留、距離学習

近年のデータ量の爆発的な増加に伴い, その中から異常なパターンを検出する異常検知の重要性が高まっている. 異常検知は製造業における製品不良の検出, 金融分野における不正取引の発見, 医療分野における疾病の早期発見など幅広い分野で応用されている. 本研究では, 自己蒸留による自己教師あり学習と角度ベースの距離学習を融合させた半教師あり画像異常検知手法を提案する. 提案手法では, 自己蒸留を通じてラベルなし画像から特徴表現を効果的に学習し, 角度ベース距離学習により正常データと異常データの潜在空間における分布の違いをより明確に捉える. これにより, 少ないラベルデータでも高精度な異常検出を実現し, 従来手法に比べて頑健性と汎化性能の向上を確認した.