論文の概要: Set Features for Fine-grained Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12245v1
• Date: Thu, 23 Feb 2023 18:58:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-24 13:52:23.610878
• Title: Set Features for Fine-grained Anomaly Detection
• Title（参考訳）: きめ細かい異常検出のためのセット特徴
• Authors: Niv Cohen. Issar Tzachor, Yedid Hoshen
• Abstract要約: 本稿では,各サンプルの分布をモデル化する特徴セットを提案する。 簡単な密度推定法を用いて各試料の異常スコアを算出する。 我々の単純な実装アプローチは、画像レベルの論理異常検出における最先端技術よりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.36217153362305
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fine-grained anomaly detection has recently been dominated by segmentation based approaches. These approaches first classify each element of the sample (e.g., image patch) as normal or anomalous and then classify the entire sample as anomalous if it contains anomalous elements. However, such approaches do not extend to scenarios where the anomalies are expressed by an unusual combination of normal elements. In this paper, we overcome this limitation by proposing set features that model each sample by the distribution its elements. We compute the anomaly score of each sample using a simple density estimation method. Our simple-to-implement approach outperforms the state-of-the-art in image-level logical anomaly detection (+3.4%) and sequence-level time-series anomaly detection (+2.4%).
• Abstract（参考訳）: きめ細かい異常検出は、最近セグメンテーションに基づくアプローチによって支配されている。 これらのアプローチは、まずサンプルの各要素(例えばイメージパッチ)を正常または異常に分類し、その後、異常要素を含む場合、サンプル全体を異常に分類する。 しかし、そのようなアプローチは、異常が通常の要素の異常な組み合わせによって表現されるシナリオに拡張されない。 本稿では,各サンプルをモデルとする集合的特徴を各要素の分布によって提案することにより,この制限を克服する。 簡単な密度推定法を用いて各試料の異常スコアを算出する。 単純な実装アプローチは、画像レベルの論理異常検出(+3.4%)とシーケンスレベルの時系列異常検出(+2.4%)において最先端を上回っている。

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