翻訳かけて確認しただけなので間違いがあるかもしれない
これはテクスチャ
データセット内の画像は大きく2つに分類される
MVtecADデータセットは15種類の異常検知データセットが提供されており、以下2種類に大きく分類される。実世界の産業検査シナリオで発生するような異常画像である。
・テクスチャカテゴリ
タイルや木目、皮 等のデータにランダムなばらつきがあるもの
特徴：CNN特徴辞書モデル？が一部例外を除き有効
・オブジェクトカテゴリ
ボトル、ナット、薬（錠剤）などの見た目に変化が少ない固定されているもの
特徴：オートエンコーダがよい結果を出す。
他にもGANとか検証しているがとりあえずAEとCNN？について説明
CNN特徴辞書
CNNで得られた特徴を主成分分析等で分類する？
引用されてた論文
CNN-based features for retrieval and classification of food images
https://www-semanticscholar-org.translate.goog/paper/CNN-based-features-for-retrieval-and-classification-Ciocca-Napoletano/4338f04b8cee398f43b1f69fba5c1de4a335df48?_x_tr_sl=en&_x_tr_tl=ja&_x_tr_hl=ja&_x_tr_pto=sc
オートエンコーダ
次元削減の一種
学習入力に対しパラメータの調整を行うので、外れデータが入ったときうまく復元できないことを利用する。
変化量が少ないデータに有効