論文の概要: Exploring the Optimization Objective of One-Class Classification for Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11898v1
• Date: Wed, 23 Aug 2023 03:46:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-24 15:59:07.099738
• Title: Exploring the Optimization Objective of One-Class Classification for Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 異常検出のための一クラス分類最適化目標の探索
• Authors: Han Gao, Huiyuan Luo, Fei Shen, Zhengtao Zhang
• Abstract要約: 一級分類(英: One-class classification, OCC)は、異常検出の長年の方法である。 本研究では,OCCの最適化目標について徹底的に検討する。 適切なノルムを持つ任意の空間は、超球中心の代用として機能する。 この新たな洞察は、単純でデータに依存しないディープワンクラス分類法に火をつけている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9266769103356305
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One-class classification (OCC) is a longstanding method for anomaly detection. With the powerful representation capability of the pre-trained backbone, OCC methods have witnessed significant performance improvements. Typically, most of these OCC methods employ transfer learning to enhance the discriminative nature of the pre-trained backbone's features, thus achieving remarkable efficacy. While most current approaches emphasize feature transfer strategies, we argue that the optimization objective space within OCC methods could also be an underlying critical factor influencing performance. In this work, we conducted a thorough investigation into the optimization objective of OCC. Through rigorous theoretical analysis and derivation, we unveil a key insights: any space with the suitable norm can serve as an equivalent substitute for the hypersphere center, without relying on the distribution assumption of training samples. Further, we provide guidelines for determining the feasible domain of norms for the OCC optimization objective. This novel insight sparks a simple and data-agnostic deep one-class classification method. Our method is straightforward, with a single 1x1 convolutional layer as a trainable projector and any space with suitable norm as the optimization objective. Extensive experiments validate the reliability and efficacy of our findings and the corresponding methodology, resulting in state-of-the-art performance in both one-class classification and industrial vision anomaly detection and segmentation tasks.
• Abstract（参考訳）: ワンクラス分類 (one-class classification, occ) は、長年にわたる異常検出法である。 事前訓練されたバックボーンの強力な表現能力により、OCCメソッドは大幅なパフォーマンス改善を目撃した。 典型的には、これらのocc手法のほとんどは、事前訓練されたバックボーンの特徴の識別性を高めるために転送学習を使用し、顕著な効果をもたらす。 現在のほとんどのアプローチでは特徴伝達戦略が重視されているが、OCC法における最適化対象空間は性能に影響を及ぼす根本的な要因である可能性もある。 そこで本研究では,OCCの最適化目標について徹底的に検討した。 厳密な理論分析と導出を通じて、トレーニングサンプルの分布仮定に頼ることなく、適切なノルムを持つ任意の空間は、ハイパースフィア中心の代用として機能する。 さらに,OCC最適化の目的に対して,適用可能な基準領域を決定するためのガイドラインを提供する。 この新しい洞察は、単純でデータに依存しない深い一級分類法を生起する。 学習可能なプロジェクタとしての1x1畳み込み層と、最適化の目的として適切なノルムを持つ任意の空間を備える。 広範な実験により,本研究の信頼性と有効性が検証され,一級分類と産業用視覚異常検出とセグメンテーション課題の両方において最先端のパフォーマンスが得られた。

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