【論文紹介】OCGAN: 制約付き潜在表現を持つGANによる画像の異常検知 - ChillStack技術ブログ

こんばんは。ChillStackの茶山です。 GANをはじめとする生成モデルを用いた研究は現在とても大きな成果をあげています。 さらに生成モデルはラベル情報を考慮しない教師なし学習であるという利点を活かし、異常検知に応用する研究が現在盛んに行われています。 本記事では、CVPR2019に採択された画像の異常検知に関する論文の一つである OCGAN: One-class Novelty Detection Using GANs with Constrained Latent Representations をご紹介します。 概要 本論文では、OCGANという異常検知モデルを提案しています。 OCGANの特徴として、単一クラスによる学習のみでクラス外の異常データを検知することができます。 モデルはDenoising AutoencoderにGANの要素を組み込み、排他的な潜在表現を学習するよう