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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10461v2
• Date: Fri, 9 Feb 2024 16:59:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-12 20:18:29.266395
• Title: Model Selection of Zero-shot Anomaly Detectors in the Absence of Labeled Validation Data
• Title（参考訳）: ラベル付き検証データがない場合のゼロショット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。 SWSA: 生成した合成検証セットを用いて画像ベース異常検出装置を選択するためのフレームワークを提案する。 SWSAは, 基線法よりもAUROCの方が高い結果を得るため, 基底構造検証セットで選択したモデルを選択することが多い。
• 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 zero-shot anomaly detection methods, their deployment in practice is often hindered by the lack of labeled data -- without it, their detection performance cannot be evaluated reliably. In this work, we propose SWSA (Selection With Synthetic Anomalies): a general-purpose framework to select image-based anomaly detectors with a generated synthetic validation set. Our proposed anomaly generation method assumes access to only a small support set of normal images and requires no training or fine-tuning. Once generated, our synthetic validation set is used to create detection tasks that compose a validation framework for model selection. In an empirical study, we find that SWSA often selects models that match selections made with a ground-truth validation set, resulting in higher AUROCs than baseline methods. We also find that SWSA selects prompts for CLIP-based anomaly detection that outperform baseline prompt selection strategies on all datasets, including the challenging MVTec-AD and VisA datasets.
• 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ゼロショット異常検出手法を生み出しているが、ラベル付きデータの欠如によって実際にデプロイされることは、しばしば妨げられている。 本稿では,swasa(select with synthetic anomalies)を提案する。swasaは,画像に基づく異常検出を合成検証セットで選択するための汎用フレームワークである。 提案手法は,通常の画像の少数のサポートセットにのみアクセス可能であり,トレーニングや微調整は不要である。 一度生成すると、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作成するために、合成検証セットが使用されます。 実験的な研究で、SWSAは接地的真正性検証セットで選択したモデルを選択することが多く、その結果、ベースライン法よりもAUROCが高いことが判明した。 また、SWSAがCLIPベースの異常検出のプロンプトを選択し、MVTec-ADやVisAデータセットなど、すべてのデータセットにおけるベースラインの選択戦略を上回ります。

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