論文の概要: How Low Can You Go? Surfacing Prototypical In-Distribution Samples for Unsupervised Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03804v2
• Date: Mon, 28 Oct 2024 11:08:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:14:07.365873
• Title: How Low Can You Go? Surfacing Prototypical In-Distribution Samples for Unsupervised Anomaly Detection
• Title（参考訳）: どれくらいの時間で行くことができるのか? 教師なし異常検出のための原型的分布内サンプルを提示する
• Authors: Felix Meissen, Johannes Getzner, Alexander Ziller, Özgün Turgut, Georgios Kaissis, Martin J. Menten, Daniel Rueckert,
• Abstract要約: 非常に少ないトレーニングサンプルを持つUADが、トレーニングデータセット全体のトレーニングパフォーマンスにすでに一致している - そして、場合によっては、それを超えることもある、ということが、私たちは示しています。 そこで本研究では,UAD性能をさらに向上させるために,原型標本を確実に同定するための教師なし手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.30283806131551
• License:
• Abstract: Unsupervised anomaly detection (UAD) alleviates large labeling efforts by training exclusively on unlabeled in-distribution data and detecting outliers as anomalies. Generally, the assumption prevails that large training datasets allow the training of higher-performing UAD models. However, in this work, we show that UAD with extremely few training samples can already match -- and in some cases even surpass -- the performance of training with the whole training dataset. Building upon this finding, we propose an unsupervised method to reliably identify prototypical samples to further boost UAD performance. We demonstrate the utility of our method on seven different established UAD benchmarks from computer vision, industrial defect detection, and medicine. With just 25 selected samples, we even exceed the performance of full training in $25/67$ categories in these benchmarks. Additionally, we show that the prototypical in-distribution samples identified by our proposed method generalize well across models and datasets and that observing their sample selection criteria allows for a successful manual selection of small subsets of high-performing samples. Our code is available at https://anonymous.4open.science/r/uad_prototypical_samples/
• Abstract（参考訳）: 教師なし異常検出(UAD)は、ラベルなしの配布データのみをトレーニングし、異常として外れ値を検出することにより、大規模なラベル付け作業を軽減する。 一般的にこの仮定は、大規模なトレーニングデータセットによって高いパフォーマンスのUADモデルのトレーニングが可能になることを前提としている。 しかし、本研究では、非常に少ないトレーニングサンプルを持つUADが、トレーニングデータセット全体のトレーニングのパフォーマンスを -- 既に -- そして場合によっては -- 上回っていることが示されています。 そこで本研究では,UAD性能を高めるために,原型標本を確実に同定する教師なし手法を提案する。 コンピュータビジョン, 産業欠陥検出, 医療など, 確立された7つのUADベンチマークに対して, 提案手法の有効性を実証した。 25のサンプルだけで、これらのベンチマークで25/67ドルのカテゴリで完全なトレーニングのパフォーマンスを上回ります。 さらに,提案手法によって同定された原型内分布標本は,モデルやデータセット間でよく一般化され,サンプル選択基準の観察により,高性能なサンプルの小さなサブセットを手作業で選択することに成功した。 私たちのコードはhttps://anonymous.4open.science/r/uad_prototypeal_samples/で利用可能です。

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