論文の概要: Model Selection of Anomaly Detectors in the Absence of Labeled Validation Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10461v1
• Date: Mon, 16 Oct 2023 14:42:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-17 13:45:58.322011
• Title: Model Selection of Anomaly Detectors in the Absence of Labeled Validation Data
• Title（参考訳）: ラベル付き検証データの存在下での異常検出器のモデル選択
• Authors: Clement Fung, Chen Qiu, Aodong Li, Maja Rudolph
• Abstract要約: 異常検出には、大きなラベルのないデータセットで異常サンプルを検出する必要がある。 本稿では,合成検証データを用いた画像ベース異常検出装置の評価フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.919234682696306
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Anomaly detection requires detecting abnormal samples in large unlabeled datasets. While progress in deep learning and the advent of foundation models has produced powerful unsupervised anomaly detection methods, their deployment in practice is often hindered by the lack of labeled data -- without it, the detection accuracy of an anomaly detector cannot be evaluated reliably. In this work, we propose a general-purpose framework for evaluating image-based anomaly detectors with synthetically generated validation data. Our method assumes access to a small support set of normal images which are processed with a pre-trained diffusion model (our proposed method requires no training or fine-tuning) to produce synthetic anomalies. When mixed with normal samples from the support set, the synthetic anomalies create detection tasks that compose a validation framework for anomaly detection evaluation and model selection. In an extensive empirical study, ranging from natural images to industrial applications, we find that our synthetic validation framework selects the same models and hyper-parameters as selection with a ground-truth validation set. In addition, we find that prompts selected by our method for CLIP-based anomaly detection outperforms all other prompt selection strategies, and leads to the overall best detection accuracy, even on the challenging MVTec-AD dataset.
• Abstract（参考訳）: 異常検出には、大きなラベルのないデータセットで異常サンプルを検出する必要がある。 ディープラーニングの進歩と基礎モデルの出現は、強力な教師なしの異常検出方法を生み出してきたが、実際にはラベル付きデータの欠如によって、その展開が妨げられていることが多い。 本研究では,合成検証データを用いた画像ベース異常検出のための汎用フレームワークを提案する。 本手法は,事前学習した拡散モデル(提案手法ではトレーニングや微調整を必要としない)で処理された正規画像の小さなサポートセットへのアクセスを想定して合成異常を生成する。 サポートセットからの通常のサンプルと混在すると、合成異常は異常検出評価とモデル選択のための検証フレームワークを構成する検出タスクを生成する。 自然画像から産業応用まで幅広い実証研究において,我々の合成バリデーションフレームワークは,地中検証セットで選択するのと同じモデルとハイパーパラメータを選択することが判明した。 さらに,CLIPに基づく異常検出法で選択したプロンプトは,他のプロンプト選択戦略よりも優れており,挑戦的なMVTec-ADデータセットにおいても,全体的な検出精度が向上することがわかった。

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