論文の概要: No Shifted Augmentations (NSA): compact distributions for robust
self-supervised Anomaly Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.10344v1
- Date: Sat, 19 Mar 2022 15:55:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-22 16:56:08.258105
- Title: No Shifted Augmentations (NSA): compact distributions for robust
self-supervised Anomaly Detection
- Title（参考訳）: No Shifted Augmentations (NSA):堅牢な自己監督型異常検出のためのコンパクト分布
- Authors: Mohamed Yousef, Marcel Ackermann, Unmesh Kurup, Tom Bishop
- Abstract要約: 教師なし異常検出(AD)は正規化の概念を構築し、分布内(ID)と分布外(OOD)データを区別する必要がある。
我々は,ID特徴分布のエンフ幾何学的コンパクト性によって,外乱の分離や検出が容易になるかを検討する。
我々は,IDデータのコンパクトな分布を学習可能にする自己教師型特徴学習ステップに,新たなアーキテクチャ変更を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.243926243206826
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Unsupervised Anomaly detection (AD) requires building a notion of normalcy,
distinguishing in-distribution (ID) and out-of-distribution (OOD) data, using
only available ID samples. Recently, large gains were made on this task for the
domain of natural images using self-supervised contrastive feature learning as
a first step followed by kNN or traditional one-class classifiers for feature
scoring. Learned representations that are non-uniformly distributed on the unit
hypersphere have been shown to be beneficial for this task. We go a step
further and investigate how the \emph {geometrical compactness} of the ID
feature distribution makes isolating and detecting outliers easier, especially
in the realistic situation when ID training data is polluted (i.e. ID data
contains some OOD data that is used for learning the feature extractor
parameters). We propose novel architectural modifications to the
self-supervised feature learning step, that enable such compact distributions
for ID data to be learned. We show that the proposed modifications can be
effectively applied to most existing self-supervised objectives, with large
gains in performance. Furthermore, this improved OOD performance is obtained
without resorting to tricks such as using strongly augmented ID images (e.g. by
90 degree rotations) as proxies for the unseen OOD data, as these impose overly
prescriptive assumptions about ID data and its invariances. We perform
extensive studies on benchmark datasets for one-class OOD detection and show
state-of-the-art performance in the presence of pollution in the ID data, and
comparable performance otherwise. We also propose and extensively evaluate a
novel feature scoring technique based on the angular Mahalanobis distance, and
propose a simple and novel technique for feature ensembling during evaluation
that enables a big boost in performance at nearly zero run-time cost.
- Abstract（参考訳）: 教師なし異常検出(AD)は正規化の概念を構築し、利用可能なIDサンプルのみを使用して、分布内(ID)と分布外(OOD)データを区別する必要がある。
近年, 自然画像領域において, 自己教師付きコントラスト特徴学習を第1ステップとして, kNN や従来の特徴評価用一階分類器に次いで大きな成果を上げている。
単位超球面上に一様分布しない学習表現は、このタスクに有益であることが示されている。
我々はさらに、ID特徴分布の‘emph {geometrical compactness’が、特にIDトレーニングデータが汚染された現実的な状況において、アウトリーチの分離と検出を容易にする(例えば、IDデータは、特徴抽出パラメータの学習に使用されるOODデータを含んでいる)方法について検討する。
我々は,IDデータのコンパクトな分布を学習可能にする自己教師型特徴学習ステップに,新たなアーキテクチャ変更を提案する。
提案する修正は,既存の自己監督目標の多くに効果的に適用可能であり,高い性能向上が期待できることを示す。
さらに、この改良されたOOD性能は、強い拡張ID画像(例えば90度回転)を未知のOODデータのプロキシとして用いるようなトリックを使わずに得られ、これらはIDデータとその不変性に関する過度に規範的な仮定を課す。
我々は,一級OOD検出のためのベンチマークデータセットについて広範な研究を行い,IDデータに汚染が存在する場合の最先端性能と同等の性能を示す。
また, 角マハラノビス距離に基づく新しい特徴点スコアリング手法を提案し, 評価中の特徴点センシングのための簡易かつ新しい手法を提案する。
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