Kai kuriais naujų ir senų žinių sąveikos problemos klausimais

The interoperability of old and new knowledge in the learning process is very important; it\u27s an established issue in pedagogical literature. However, in the classical pedagogy this issue was discussed unilaterally: the old knowledge was regarded only as a way to more easily assimilate new knowledge (from the known to the unknown), excluding all possible interaction of old and new knowledge, which should be what determines the nature of learning and analyzing the new material. No attention was paid to the flip side either, the development of old knowledge under new conditions to aid new knowledge. This point of view dominates pedagogical and psychological literature to this day. Also, often the interaction of old and new knowledge is considered narrowly, only within one subject, within the range of a single class. Our research has shown that interaction between new and old knowledge goes a long way in combining the learning process into a single system. We found close links in what students learn in science lessons: 5th grade botanics, 7th grade physics, and 8th grade chemistry. This similar software acquired in our aforementioned subjects, basically determines the mental activity students perform by systemizing knowledge. This led us to the conclusion that students\u27 mental development is very important for excellence in all subjects, not an individual subject, because one subject is based on knowledge acquired in other subjects and every subject is a method of learning other subjects. Analyzing the students\u27 ability to systemize knowledge obtained from different sources, we found that this ability is lagging behind the level that would be typical of the program. Often 5th-8th grade students don\u27t realize that that they have individual pieces of knowledge that are pertinent to each other just waiting to be connected. In our opinion, the reason lies in the very process of learning. The experimental material received during the teacher survey demonstrated their "disinterest" in students\u27 old knowledge, which is related to new. Programs and methodologies do not push teachers to go this direction. Therefore, we are often faced with the old knowledge being forgotten over time, and the overall excellence of students does not comply with the knowledge gained in previous classes. Students absorb new knowledge well and forget the old knowledge that is related to the new if that relationship is not pointed out. The absence of a connection between related new and old knowledge, i.e. the absence of "Problematic situations as higher reasoning," gives a formal nature to the knowledge obtained in class; the student does not fully understand the meaning of this knowledge and doesn\u27t systemize it.Senų ir naujų žinių sąveikos mokymosi proceso metu klausimas yra svarbus. Jis jau seniai keliamas pedagoginėje literatūroje. Tačiau klasikinėje pedagogikoje šis klausimas buvo nagrinėjamas vienpusiškai: senos žinios buvo vertinamos tik kaip būdas lengviau įsisavinti naujas žinias (nuo žinomo iki nežinomo), be visų galimų senų ir naujų žinių sąveikų, kurios ir nulemia naujų žinių įsisavinimo pobūdį, analizės. Nebuvo kreipiamas dėmesys ir į kitą proceso pusę – senų žinių vystymąsi naujose sąlygose, padedant naujoms žinioms. Toks požiūris dar ir dabar dominuoja pedagoginėje ir psichologinėje literatūroje. Taip pat dažnai senų ir naujų žinių sąveika nagrinėjama siaurai, tik vieno mokomojo dalyko, vienos klasės ribose. Mūsų tyrimai parodė, kad sąveika tarp naujų ir senų žinių išeina toli už vieno dalyko ar vienos klasės ribų, sujungia visą mokymosi procesą į vientisą sistemą. Mes radome glaudžius ryšius tarp žinių, kurias mokiniai gauna gamtos mokslų pamokose: 5 klasėje – botanikos, 7 klasėje – fizikos, 8 klasėje – chemijos. Ši panaši programinė medžiaga, įgyta mūsų paminėtuose dalykuose, ir esmės nulemia ir besimokančiųjų žinių sistematizacijos protinę veiklą. Iš to mes padarėme išvadą, kad mokinių protinei raidai labai svarbu pažangumas visuose dalykuose, o ne viename atskirame dalyke, nes vieno dalyko mokymasis remiasi ir kitų dalykų metu įgytomis žiniomis ir kiekvienas dalykas yra kitų dalykų mokymosi metodas. Analizuodami mokinių gebėjimą sistematizuoti žinias, gaunamas iš skirtingų šaltinių, radome, kad šis gebėjimas atsilieka nuo to, lygio, kuris turėtų būti būdingas, atsižvelgiant į programą. Nereti atvejai, kad 5 - 8 klasės mokinių gretutinės žinios „guli šalia“, neliesdamos vienos kitų. Mūsų nuomone, to priežastis glūdi pačiame mokymosi procese. Mokytojų apklausos metu gauta eksperimentinė medžiaga parodė jų „nesuinteresuotumą“ mokinių senomis žiniomis, kurios yra gretutinės naujoms. Mokytojų šia linkme nekreipia programos, metodikos. Todėl mes dažnai susidūrėme su tokiais faktais, kada senos žinios su laiku užmirštamos, o bendras mokinių pažangumas neatitinka jų žinių, gautų ankstesnėse klasėse. Mokiniai gerai įsisavina naujas žinias, o senas, susijusias su naujomis, užmiršta, jei jos nesusiejamos su naujomis. Ryšio tarp gretutinių naujų ir senų žinių nebuvimas, t.y. „probleminių situacijų kaip aukštojo mąstymo“ nebuvimas, žinioms, gautoms pamokų metu, formalų pobūdį; mokinys nepilnai supranta šių žinių prasmę, jų nesistematizuoja

AUPIMO benchmark: models

<p>NOT SELF CONTAINED</p> <p>This is part of <a href="https://github.com/jpcbertoldo/aupimo" target="_blank" rel="noopener">github.com/jpcbertoldo/aupimo</a></p> <p>Please cite us as</p> <p><code>@misc{aupimo,</code><br><code>  title = {{AUPIMO}: Redefining Visual Anomaly Detection Benchmarks with High Speed and Low Tolerance},</code><br><code>  shorttitle = {{AUPIMO}},</code><br><code>  author = {Bertoldo, Joao P. C. and</code><br><code>            Ameln, Dick and</code><br><code>            Vaidya, Ashwin and</code><br><code>            Akçay, Samet},</code><br><code>  year = {2024},</code><br><code>  eprint = {2401.01984},</code><br><code>  eprinttype = {arxiv},</code><br><code>  primaryClass={cs.CV}</code><br><code>}</code></p&gt

AUPIMO: Redefining Anomaly LocalizationBenchmarks with High Speed and LowTolerance

International audienc

Contributions à la détection non supervisée d'anomalies visuelles

This thesis addresses visual anomaly detection, focusing on unsupervised defect identification in industrial inspection applications. Motivated by recent advances in the field, this work presents contributions to (1) the evaluation standards of anomaly localization, (2) usability of models via post-processing techniques, and (3) model-specific improvements. First, we introduce AUPIMO, a novel evaluation metric that addresses limitations of existing benchmarks. It imposes a hard minimization of false positives on normal samples, encouraging a more challenging and trustworthy evaluation. Experiments across 27 datasets and eight state-of-the-art models demonstrate that AUPIMO provides a more reliable and detailed performance assessment than previous benchmarks. Second, we propose an unsupervised, image-specific threshold selection method for anomaly localization. This method avoids biases introduced by statistics-based thresholds, offering an alternative to color-coded heatmaps. Third, we analyze Gaussian distribution-based models through a novel dimensionality reduction method. This analysis leads to findings that challenge prevailing notions in the field, such as the correlation between variance and model performance. This novel subspace-based dimensionality reduction method, combined with synthetic anomalies, is shown to consistently improve performance. Additionally, we introduce a visualization tool enabling anomaly localization for image-wise Gaussian models. The thesis also presents an incremental improvement to a pixel-wise one-class classification model, enabling more effective use of pixel-wise annotations and faster training. The proposed contributions aim to bridge the gap between research and real-world applications, offering model-agnostic solutions to improve benchmarking and model usability, and model-specific improvements to Gaussian-based models.Cette thèse traite de la détection d'anomalies visuelles, en particulier appliquée à l'identification non supervisée de défauts en applications d'inspection industrielle. Motivé par les récentes avancées dans le domaine, ce travail présente des contributions (1) à d'évaluation de la localisation des anomalies, (2) à la facilité d'utilisation des modèles via des techniques de post-traitement, et (3) à des améliorations spécifiques à des modèles basés sur les distributions gaussiennes. D'abord, nous présentons AUPIMO, une nouvelle mesure d'évaluation qui s'attaque aux limites des emph{benchmarks} actuels. Elle impose une minimisation stricte des faux positifs sur les échantillons normaux, encourageant ainsi une évaluation plus difficile. Des expériences menées sur 27 ensembles de données et huit modèles de l'état de l'art démontrent qu'AUPIMO fournit une évaluation plus fiable et plus détaillée des performances. Deuxièmement, nous proposons une méthode de sélection non supervisée de seuil et spécifique à l'image pour la localisation des anomalies. Cette méthode évite des biais introduits par les seuils basés sur des statistiques et offre une alternative aux emph{heatmaps} codées en couleur. Troisièmement, nous analysons les modèles basés sur distributions gaussiennes à l'aide d'une nouvelle méthode de réduction de la dimensionnalité. Cette analyse aboutit à des résultats qui remettent en question des notions dominantes dans le domaine, telles que la corrélation entre la variance et la performance en détection d'anomalies. Cette nouvelle méthode de réduction de la dimensionnalité basée sur les sous-espaces, combinée à des anomalies synthétiques, permet d'améliorer les performances de manière consistante. Nous présentons également un outil de visualisation permettant de localiser les anomalies pour les modèles gaussiens conçu pour des images entières. La thèse présente également une amélioration incrémentale d'un modèle de classification à une classe, permettant une utilisation plus efficace des annotations au niveau des pixels et un entrainement plus rapide. Les contributions proposées visent à combler l'écart entre la recherche et les applications du monde réel, en offrant des solutions agnostiques aux modèles pour améliorer l'analyse comparative et la facilité d'utilisation des modèles, ainsi que des améliorations spécifiques aux modèles basés sur les gaussiennes

Contributions à la détection non supervisée d'anomalies visuelles

This thesis addresses visual anomaly detection, focusing on unsupervised defect identification in industrial inspection applications. Motivated by recent advances in the field, this work presents contributions to (1) the evaluation standards of anomaly localization, (2) usability of models via post-processing techniques, and (3) model-specific improvements. First, we introduce AUPIMO, a novel evaluation metric that addresses limitations of existing benchmarks. It imposes a hard minimization of false positives on normal samples, encouraging a more challenging and trustworthy evaluation. Experiments across 27 datasets and eight state-of-the-art models demonstrate that AUPIMO provides a more reliable and detailed performance assessment than previous benchmarks. Second, we propose an unsupervised, image-specific threshold selection method for anomaly localization. This method avoids biases introduced by statistics-based thresholds, offering an alternative to color-coded heatmaps. Third, we analyze Gaussian distribution-based models through a novel dimensionality reduction method. This analysis leads to findings that challenge prevailing notions in the field, such as the correlation between variance and model performance. This novel subspace-based dimensionality reduction method, combined with synthetic anomalies, is shown to consistently improve performance. Additionally, we introduce a visualization tool enabling anomaly localization for image-wise Gaussian models. The thesis also presents an incremental improvement to a pixel-wise one-class classification model, enabling more effective use of pixel-wise annotations and faster training. The proposed contributions aim to bridge the gap between research and real-world applications, offering model-agnostic solutions to improve benchmarking and model usability, and model-specific improvements to Gaussian-based models.Cette thèse traite de la détection d'anomalies visuelles, en particulier appliquée à l'identification non supervisée de défauts en applications d'inspection industrielle. Motivé par les récentes avancées dans le domaine, ce travail présente des contributions (1) à d'évaluation de la localisation des anomalies, (2) à la facilité d'utilisation des modèles via des techniques de post-traitement, et (3) à des améliorations spécifiques à des modèles basés sur les distributions gaussiennes. D'abord, nous présentons AUPIMO, une nouvelle mesure d'évaluation qui s'attaque aux limites des emph{benchmarks} actuels. Elle impose une minimisation stricte des faux positifs sur les échantillons normaux, encourageant ainsi une évaluation plus difficile. Des expériences menées sur 27 ensembles de données et huit modèles de l'état de l'art démontrent qu'AUPIMO fournit une évaluation plus fiable et plus détaillée des performances. Deuxièmement, nous proposons une méthode de sélection non supervisée de seuil et spécifique à l'image pour la localisation des anomalies. Cette méthode évite des biais introduits par les seuils basés sur des statistiques et offre une alternative aux emph{heatmaps} codées en couleur. Troisièmement, nous analysons les modèles basés sur distributions gaussiennes à l'aide d'une nouvelle méthode de réduction de la dimensionnalité. Cette analyse aboutit à des résultats qui remettent en question des notions dominantes dans le domaine, telles que la corrélation entre la variance et la performance en détection d'anomalies. Cette nouvelle méthode de réduction de la dimensionnalité basée sur les sous-espaces, combinée à des anomalies synthétiques, permet d'améliorer les performances de manière consistante. Nous présentons également un outil de visualisation permettant de localiser les anomalies pour les modèles gaussiens conçu pour des images entières. La thèse présente également une amélioration incrémentale d'un modèle de classification à une classe, permettant une utilisation plus efficace des annotations au niveau des pixels et un entrainement plus rapide. Les contributions proposées visent à combler l'écart entre la recherche et les applications du monde réel, en offrant des solutions agnostiques aux modèles pour améliorer l'analyse comparative et la facilité d'utilisation des modèles, ainsi que des améliorations spécifiques aux modèles basés sur les gaussiennes

AUPIMO: Redefining Visual Anomaly Detection Benchmarks with High Speed and Low Tolerance

This research has been conducted during Google Summer of Code 2023 at OpenVINO (Intel).Recent advances in visual anomaly detection research have seen AUROC and AUPRO scores on public benchmark datasets such as MVTec and VisA converge towards perfect recall, giving the impression that these benchmarks are near-solved. However, high AUROC and AUPRO scores do not always reflect qualitative performance, which limits the validity of these metrics in real-world applications. We argue that the artificial ceiling imposed by the lack of an adequate evaluation metric restrains progression of the field, and it is crucial that we revisit the evaluation metrics used to rate our algorithms. In response, we introduce Per-IMage Overlap (PIMO), a novel metric that addresses the shortcomings of AUROC and AUPRO. PIMO retains the recall-based nature of the existing metrics but introduces two distinctions: the assignment of curves (and respective area under the curve) is per-image, and its X-axis relies solely on normal images. Measuring recall per image simplifies instance score indexing and is more robust to noisy annotations. As we show, it also accelerates computation and enables the usage of statistical tests to compare models. By imposing low tolerance for false positives on normal images, PIMO provides an enhanced model validation procedure and highlights performance variations across datasets. Our experiments demonstrate that PIMO offers practical advantages and nuanced performance insights that redefine anomaly detection benchmarks -- notably challenging the perception that MVTec AD and VisA datasets have been solved by contemporary models. Available on GitHub: https://github.com/jpcbertoldo/aupimo