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#12
summarized by : Hiroki Kobayashi
どんな論文か？
メタ学習と前景注意機構に基づく画像生成ベース異常検知手法の提案．
事前に学習させた一般化モデルを用いて，数枚の正常画像と数回の学習に基づいてモデルを微調整するメタ学習により，異常検知システムの高速実用化を図った．
また，画像間差分を用いて異常検知するために，AEの出力をそのまま利用するのではなく，前景領域を抽出する注意機構を用いて調整することにより，正常画像と異常画像の画像生成の性能を向上させた．
新規性
異常検知システムの高速実用化を目的として，数枚のターゲット正常画像のみを用いて学習できる「メタ学習」を導入した点．
異常領域の再構成ギャップを大きくするために，前景領域を抽出する注意機構を導入した点．
結果
MVTec ADを用いて，画像レベル（Detection AUROC），画素レベル（Segmentation AUROC）の異常検知性能を評価した．通常のオートエンコーダや，DifferNetやUninformed Studentsを始めとしたSoTAよりも大幅に高い性能（0.958，0.901）を達成した．また，Ablation Studyでは，前景注意機構を用いた学習が重要であることを示した．
その他（なぜ通ったか？等）
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