論文の概要: Catching Both Gray and Black Swans: Open-set Supervised Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.14506v1
• Date: Mon, 28 Mar 2022 05:21:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-29 15:34:06.847345
• Title: Catching Both Gray and Black Swans: Open-set Supervised Anomaly Detection
• Title（参考訳）: グレイスとブラックスワンのキャッチ:オープンセットによる異常検出
• Authors: Choubo Ding, Guansong Pang, Chunhua Shen
• Abstract要約: ラベル付き異常な例は、多くの現実世界のアプリケーションでよく見られる。 これらの異常例は、アプリケーション固有の異常について貴重な知識を提供する。 トレーニング中に見られる異常は、可能なあらゆる種類の異常を説明できないことが多い。 本稿では,オープンセット型教師付き異常検出に取り組む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.32910087103744
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite most existing anomaly detection studies assume the availability of normal training samples only, a few labeled anomaly examples are often available in many real-world applications, such as defect samples identified during random quality inspection, lesion images confirmed by radiologists in daily medical screening, etc. These anomaly examples provide valuable knowledge about the application-specific abnormality, enabling significantly improved detection of similar anomalies in some recent models. However, those anomalies seen during training often do not illustrate every possible class of anomaly, rendering these models ineffective in generalizing to unseen anomaly classes. This paper tackles open-set supervised anomaly detection, in which we learn detection models using the anomaly examples with the objective to detect both seen anomalies (`gray swans') and unseen anomalies (`black swans'). We propose a novel approach that learns disentangled representations of abnormalities illustrated by seen anomalies, pseudo anomalies, and latent residual anomalies (i.e., samples that have unusual residuals compared to the normal data in a latent space), with the last two abnormalities designed to detect unseen anomalies. Extensive experiments on nine real-world anomaly detection datasets show superior performance of our model in detecting seen and unseen anomalies under diverse settings. Code and data are available at: https://github.com/choubo/DRA.
• Abstract（参考訳）: 既存の異常検出研究のほとんどは正常なトレーニングサンプルのみを想定しているが、ランダム品質検査中に特定された欠陥サンプル、毎日の検診で放射線科医が確認した病変画像など、いくつかのラベル付き異常例は、現実世界の多くのアプリケーションでしばしば利用可能である。 これらの異常例は、アプリケーション固有の異常に関する貴重な知識を提供し、最近のモデルで同様の異常の検出を大幅に改善することができる。 しかし、訓練中に見られるこれらの異常はしばしば全ての可能な異常クラスを示さないため、これらのモデルは目に見えない異常クラスへの一般化に役に立たない。 そこで本研究では, 異常例を用いた検出モデルを学習し, 目に見える異常 (gray swans) と見えない異常 (black swans) の両方を検出することを目的とした。 本研究は, 異常異常, 疑似異常, 潜伏残留異常(潜伏空間における正常データと比較して異常残差を有するサンプル)によって示される異常の非交叉表現を学習し, 残りの2つの異常を検知する手法を提案する。 9つの実世界の異常検出データセットに関する広範囲な実験により,多様な環境下での視認異常および視認異常の検出において,モデルが優れた性能を示す。 コードとデータは、https://github.com/choubo/DRA.comで入手できる。

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