Gusta detekcija anomalija generativnim modelima

diplomski rad

• Naslov (engleski): Dense anomaly detection with generative models
• Autor: Anja Delić
• Mentor: Siniša Šegvić (mentor)
• Član povjerenstva: Siniša Šegvić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Zoran Kalafatić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Leonardo Jelenković (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2023-07-10, Hrvatska

Sažetak

Standardni diskriminativni modeli za semantičku segmentaciju osjetljivi su na pojavu anomalija u ispitnim slikama. Navedeni problem rješavamo detekcijom anomalija razredom uvjetovanim normalizirajućim tokovima. Predlažemo mjere anomalnosti temeljene na teoriji informacije s probabilističkom interpretacijom te ih primjenjujemo na predikcije na razini piksela i maski.
Predložena hibridna metoda postiže kompetitivne rezultate na standardnim testnim skupovima slika i poboljšanje u odnosu na usporedive diskriminativne metode za gustu detekciju anomalija.

Sažetak (engleski)

Standard discriminative models for semantic segmentation are sensitive to the presence of anomalies in test images. We address this issue by detecting anomalies using class-conditional normalizing flows. We define anomaly scores based on information theory with probabilistic interpretation and apply them to pixel-level and mask-level predictions. The proposed hybrid method achieves competitive results on standard benchmarks and improvement upon comparable discriminative dense anomaly detection methods.

• Ključne riječi: semantička segmentacija; gusta detekcija anomalija; uvjetni normalizirajući tok; zajednička informacija
• Ključne riječi (engleski): semantic segmentation; dense anomaly detection; class-conditional normalizing flows; mutual information
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:143902
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2023-10-11 08:42:38