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#7
summarized by : Hiroki Kobayashi
どんな論文か？
ブロックレベルのメモリバンクを用いた画像生成ベース異常検知手法の提案．
従来手法（MemAE）では，異常画像の再構成誤差を大きくするために，異常特徴量を正常特徴量に置き換えるメモリバンクを使用していたが，ピクセルレベルのメモリバンクでは種類が限られるため，異常特徴量が正常特徴量に似る確率が高いという問題があった．
そこで提案手法は，その確率を減らすために，ブロックレベルでのメモリバンクを提案した．
新規性
異常特徴量を正常特徴量に置き換えるためのメモリバンクをブロックレベル（幅，高さ，チャンネル方向のグループ）に拡張した点．
結果
MVTec ADを用いて，画像レベル（Detection AUROC）の異常検知性能を評価した．
Detection AUROCでは，ピクセルレベルでのメモリバンクを用いたMemAE（0.802）に対してはもちろんのこと，オートエンコーダ（0.794）やスキップ接続を持つオートエンコーダ（0.736）よりも性能が高く，擬似異常画像を用いたAESc（0.89）に匹敵する性能（0.895）を達成した．
その他（なぜ通ったか？等）
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