論文の概要: Don't Miss Out on Novelty: Importance of Novel Features for Deep Anomaly
Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00797v4
- Date: Mon, 26 Feb 2024 10:02:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-28 00:42:18.995517
- Title: Don't Miss Out on Novelty: Importance of Novel Features for Deep Anomaly
Detection
- Title(参考訳): 新規性に見逃すな: 深部異常検出のための新しい特徴の重要性
- 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, 入力空間における説明不能な観測として, 説明可能性を用いた新しいAD手法を提案する。
当社のアプローチでは,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,さまざまな異常な型を扱う。
- 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 such novel features as unexplained observations
in the input space. We achieve strong performance across a wide range of
anomaly benchmarks by combining familiarity 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, 入力空間における説明不能な観測として, 説明可能性を用いた新しいAD手法を提案する。
ハイブリッドアプローチで親しみと新しさを組み合わせることで,幅広い異常ベンチマークにおいて強力なパフォーマンスを実現する。
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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