Unsupervised Anomaly Detection and Localization with Generative Adversarial Networks

要約

私たちは、敵対的生成ネットワークと SOP 由来のスペクトログラムを使用した、新しい教師なし異常検出アプローチを提案します。
顕著な有効性を実証した当社の手法は、海底ファイバーリンクと地上ファイバーリンクの両方からの SOP データセットで 97% 以上の精度を達成しており、すべてラベル付きデータを必要とせずに達成されています。

要約(オリジナル)

We propose a novel unsupervised anomaly detection approach using generative adversarial networks and SOP-derived spectrograms. Demonstrating remarkable efficacy, our method achieves over 97% accuracy on SOP datasets from both submarine and terrestrial fiber links, all achieved without the need for labelled data.

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