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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-06-20 15:25 拡散モデルを用いた異常検知に対する選択的推論 ○勝岡輝行・白石智洸（名大）・三輪大貴（名工大）・Vo Nguyen Le Duy（理研）・竹内一郎（名大/理研）  NC2024-9 IBISML2024-9 |
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| 抄録 | （和） | 近年，生成モデルである拡散モデルを用いた異常検知の研究が盛んに行われている．これらの異常検知手法は，正常画像のみを用いてモデルを訓練し，入力画像に対して仮想的な正常画像を生成することで，入力画像内の異常領域を同定する．しかし，このようにして得られた異常領域の信頼性については，これまで十分に議論されていなかった．この問題に対処するため，本研究では選択的推論の枠組みを用いて，異常領域の信頼性を$p$値として定量化し，type I error rate が制御できる適切な統計的仮説検定を提案する．また，人工データ実験と実データ実験によって提案手法の妥当性を示す． |
| （英） | In recent years, there has been active research on anomaly detection using diffusion models, which are generative models. These anomaly detection methods train the model using only normal images and generate virtual normal images for the input image to identify abnormal regions within the input. However, the reliability of the abnormal regions obtained in this way has not been sufficiently discussed. To address this problem, we propose an appropriate statistical hypothesis testing method that quantifies the reliability of the abnormal regions as a $p$-value using a selective inference framework, allowing for the control of the type I error rate. The validity of the proposed method is demonstrated through experiments on synthetic and real data. | |
| キーワード | （和） | 生成モデル / 拡散モデル / 異常検知 / 選択的推論 / / / / |
| （英） | Generative Model / Diffusion Model / Anomaly Detection / Selective Inference / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 86, IBISML2024-9, pp. 60-66, 2024年6月. | |
| 資料番号 | IBISML2024-9 | |
| 発行日 | 2024-06-13 (NC, IBISML) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NC2024-9 IBISML2024-9 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML NC IPSJ-BIO IPSJ-MPS |
| 開催期間 | 2024-06-20 - 2024-06-22 |
| 開催地（和） | 沖縄科学技術大学院大学 |
| 開催地（英） | OIST |
| テーマ（和） | 機械学習・一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2024-06-IBISML-NC-BIO-MPS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 拡散モデルを用いた異常検知に対する選択的推論 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Selective Inference for Anomaly Detection using Diffusion Models |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 生成モデル / Generative Model |
| キーワード(2)（和/英） | 拡散モデル / Diffusion Model |
| キーワード(3)（和/英） | 異常検知 / Anomaly Detection |
| キーワード(4)（和/英） | 選択的推論 / Selective Inference |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 勝岡 輝行 / Teruyuki Katsuoka / カツオカ テルユキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 白石 智洸 / Tomohiro Shiraishi / シライシ トモヒロ |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 三輪 大貴 / Daiki Miwa / ミワ ダイキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NITech) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | Vo Nguyen Le Duy / Vo Nguyen Le Duy / |
| 第4著者 所属（和/英） | 理化学研究所 (略称： 理研) RIKEN (略称： RIKEN) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 竹内 一郎 / Ichiro Takeuchi / タケウチ イチロウ |
| 第5著者 所属（和/英） | 名古屋大学/理化学研究所 (略称： 名大/理研) Nagoya University/RIKEN (略称： Nagoya Univ./RIKEN) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-06-20 15:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | NC2024-9, IBISML2024-9 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.85(NC), no.86(IBISML) |
| ページ範囲 | pp.60-66 |
| ページ数 | 7 |
| 発行日 | 2024-06-13 (NC, IBISML) |
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