論文の概要: Going Beyond Familiar Features for Deep Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00797v2
• Date: Mon, 23 Oct 2023 13:06:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 07:08:20.009155
• Title: Going Beyond Familiar Features for Deep Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 深部異常検出のための慣れ親しんだ機能を超えて
• Authors: Sarath Sivaprasad and Mario Fritz
• Abstract要約: 異常検出(AD)は、正規性の学習モデルに適合しない観察を識別する重要なタスクである。 本稿では,新しい特徴を入力空間における説明不能な観測として捉えるために,説明可能性を用いた新しいAD手法を提案する。 類似性と新規性をハイブリッドアプローチで組み合わせることで,幅広い異常ベンチマークにおいて高い性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.21963650519312
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Anomaly Detection (AD) is a critical task that involves identifying observations that do not conform to a learned model of normality. Prior work in deep AD is predominantly based on a familiarity hypothesis, where familiar features serve as the reference in a pre-trained embedding space. While this strategy has proven highly successful, it turns out that it causes consistent false negatives when anomalies consist of truly novel features that are not well captured by the pre-trained encoding. We propose a novel approach to AD using explainability to capture novel features as unexplained observations in the input space. We achieve strong performance across a wide range of anomaly benchmarks by combining similarity and novelty in a hybrid approach. Our approach establishes a new state-of-the-art across multiple benchmarks, handling diverse anomaly types while eliminating the need for expensive background models and dense matching. In particular, we show that by taking account of novel features, we reduce false negative anomalies by up to 40% on challenging benchmarks compared to the state-of-the-art. Our method gives visually inspectable explanations for pixel-level anomalies.
• Abstract（参考訳）: 異常検出(AD)は、正規性の学習モデルに適合しない観察を識別する重要なタスクである。 ディープADにおける以前の研究は主に親しみやすい仮説に基づいており、親しみやすい特徴が事前訓練された埋め込み空間の参照として機能する。 この戦略は非常に成功したが、事前訓練された符号化によってうまく捉えられていない真に新しい特徴からなる異常が一貫した偽陰性を引き起こすことが判明した。 本稿では,新しい特徴を入力空間における説明不能な観測として捉えるための説明可能性を用いた新しいAD手法を提案する。 類似性と新規性をハイブリッドアプローチで組み合わせることで,幅広い異常ベンチマークにおいて高い性能を実現する。 提案手法は,複数のベンチマークにまたがる新たな最先端性を確立し,多様な異常な型を扱うとともに,高価なバックグラウンドモデルや密マッチングを必要としない。 特に,新しい特徴を考慮すれば,最先端のベンチマークと比較して,挑戦的なベンチマークで偽陰性異常を最大40%削減できることを示す。 本手法は,画素レベルの異常に対する視覚検査可能な説明を与える。

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