論文の概要: Zero-Shot Anomaly Detection via Batch Normalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.07849v4
• Date: Wed, 8 Nov 2023 02:50:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-09 20:13:27.705105
• Title: Zero-Shot Anomaly Detection via Batch Normalization
• Title（参考訳）: バッチ正規化によるゼロショット異常検出
• Authors: Aodong Li, Chen Qiu, Marius Kloft, Padhraic Smyth, Maja Rudolph, Stephan Mandt
• Abstract要約: 多くの安全クリティカルなアプリケーションドメインでは、異常検出が重要な役割を果たす。 異常検出器を正常なデータ分布でドリフトに適応させることの課題は、ゼロショットAD技術の開発に繋がった。 ゼロショットバッチレベルのADに対して,適応中心表現(Adaptive Centered Representation, ACR)と呼ばれるシンプルで効果的な手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.291409630995744
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Anomaly detection (AD) plays a crucial role in many safety-critical application domains. The challenge of adapting an anomaly detector to drift in the normal data distribution, especially when no training data is available for the "new normal," has led to the development of zero-shot AD techniques. In this paper, we propose a simple yet effective method called Adaptive Centered Representations (ACR) for zero-shot batch-level AD. Our approach trains off-the-shelf deep anomaly detectors (such as deep SVDD) to adapt to a set of inter-related training data distributions in combination with batch normalization, enabling automatic zero-shot generalization for unseen AD tasks. This simple recipe, batch normalization plus meta-training, is a highly effective and versatile tool. Our theoretical results guarantee the zero-shot generalization for unseen AD tasks; our empirical results demonstrate the first zero-shot AD results for tabular data and outperform existing methods in zero-shot anomaly detection and segmentation on image data from specialized domains. Code is at https://github.com/aodongli/zero-shot-ad-via-batch-norm
• Abstract（参考訳）: 異常検出(AD)は多くの安全クリティカルなアプリケーション領域において重要な役割を果たす。 異常検知器を正常なデータ分布にドリフトさせるという課題は、特に「新しい正規」のためのトレーニングデータが得られない場合は、ゼロショットAD技術の開発に繋がる。 本稿では,ゼロショットバッチレベルのADに対して,適応中心表現(ACR)と呼ばれるシンプルで効果的な手法を提案する。 本手法では, バッチ正規化と組み合わせて, 深部SVDD(Deep SVDD)などの深部異常検出装置を訓練することにより, 未知のADタスクに対するゼロショット自動一般化を実現する。 この単純なレシピ、バッチ正規化とメタトレーニングは、非常に効果的で多用途なツールです。 実験結果は,表形式のデータに対する最初のゼロショットAD結果を示し,特殊領域の画像データに対するゼロショット異常検出とセグメンテーションにおいて既存手法より優れていることを示す。 コードはhttps://github.com/aodongli/zero-shot-ad-via-batch-normにある。

関連論文リスト

• COFT-AD: COntrastive Fine-Tuning for Few-Shot Anomaly Detection [19.946344683965425]
  FSADの課題に対処する新しい手法を提案する。 重みをモデル化するために、大規模なソースデータセットで事前トレーニングされたモデルを使用します。 提案手法の有効性を示すために,3つの制御されたADタスクと4つの実世界のADタスクに対して,数発の異常検出を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-29T09:48:19Z)
• Align Your Prompts: Test-Time Prompting with Distribution Alignment for Zero-Shot Generalization [64.62570402941387]
  テスト領域のギャップを埋めるために、機能分散シフトを最小限にして、テスト時にマルチモーダルプロンプトを適用するために、単一のテストサンプルを使用します。 提案手法は,既存のプロンプト学習技術以上のゼロショットトップ1精度を向上し,ベースラインのMaPLeよりも3.08%向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-02T17:59:32Z)
• Data-Efficient and Interpretable Tabular Anomaly Detection [54.15249463477813]
  本稿では,ホワイトボックスモデルクラスである一般化付加モデルを適用し,異常を検出する新しいフレームワークを提案する。 さらに、提案フレームワークであるDIADは、ラベル付きデータの少量を組み込んで、半教師付き設定における異常検出性能をさらに向上させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-03T22:02:56Z)
• Self-Trained One-class Classification for Unsupervised Anomaly Detection [56.35424872736276]
  異常検出(AD)は、製造から医療まで、さまざまな分野に応用されている。 本研究は、トレーニングデータ全体がラベル付けされておらず、正規サンプルと異常サンプルの両方を含む可能性のある、教師なしAD問題に焦点を当てる。 この問題に対処するため,データリファインメントによる堅牢な一級分類フレームワークを構築した。 本手法は6.3AUCと12.5AUCの平均精度で最先端の1クラス分類法より優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-11T01:36:08Z)
• Adversarially Adaptive Normalization for Single Domain Generalization [71.80587939738672]
  一般化正規化アプローチ,適応標準化と再スケーリング正規化(ASR-Norm)を提案する。 ASR-Normは、ニューラルネットワークを介して標準化と再スケーリングの統計学を学ぶ。 ASR-Normは最先端のADAアプローチに一貫した改善をもたらすことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-01T23:58:23Z)
• A Batch Normalization Classifier for Domain Adaptation [0.0]
  トレーニングセット外の予期せぬデータにモデルを適応させることは、新しいアプローチを動機づけ続ける一般的な問題である。 本研究では,ソフトマックスアクティベーション前の出力層におけるバッチ正規化の適用により,改良されたResNetモデルにおける視覚データ領域間の一般化が向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-22T08:03:44Z)
• Unsupervised and self-adaptative techniques for cross-domain person re-identification [82.54691433502335]
  非重複カメラにおける人物再識別(ReID)は難しい課題である。 Unsupervised Domain Adaptation(UDA)は、ソースで訓練されたモデルから、IDラベルアノテーションなしでターゲットドメインへの機能学習適応を実行するため、有望な代替手段です。 本稿では,新しいオフライン戦略によって生成されたサンプルのトリプレットを利用する,UDAベースのReID手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-21T23:58:39Z)
• Modeling the Distribution of Normal Data in Pre-Trained Deep Features for Anomaly Detection [2.9864637081333085]
  画像中の異常検出(AD)は、標準からかなり逸脱した画像や画像のサブ構造を特定することを指す。 本研究では,大きな自然画像データセット上での識別モデルにより学習された深い特徴表現が,正規性を記述するのに適していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-28T16:43:41Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。