論文の概要: Hierarchical Gaussian Mixture Normalizing Flow Modeling for Unified Anomaly Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13349v2
- Date: Thu, 4 Jul 2024 14:07:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-08 23:33:46.529351
- Title: Hierarchical Gaussian Mixture Normalizing Flow Modeling for Unified Anomaly Detection
- Title（参考訳）: 統一異常検出のための階層型ガウス混合流れの正規化
- Authors: Xincheng Yao, Ruoqi Li, Zefeng Qian, Lu Wang, Chongyang Zhang,
- Abstract要約: 本稿では,一貫した異常検出を実現するための新しい階層型ガウス混合流れモデリング法を提案する。
我々のHGADは,クラス間ガウス混合モデリングとクラス内混合クラスセンター学習の2つの重要な構成要素から構成されている。
提案手法を4つの実世界のADベンチマークで評価し,従来のNFベースのAD手法を大幅に改善し,SOTA統合AD手法よりも優れていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.065053799927506
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Unified anomaly detection (AD) is one of the most challenges for anomaly detection, where one unified model is trained with normal samples from multiple classes with the objective to detect anomalies in these classes. For such a challenging task, popular normalizing flow (NF) based AD methods may fall into a "homogeneous mapping" issue,where the NF-based AD models are biased to generate similar latent representations for both normal and abnormal features, and thereby lead to a high missing rate of anomalies. In this paper, we propose a novel Hierarchical Gaussian mixture normalizing flow modeling method for accomplishing unified Anomaly Detection, which we call HGAD. Our HGAD consists of two key components: inter-class Gaussian mixture modeling and intra-class mixed class centers learning. Compared to the previous NF-based AD methods, the hierarchical Gaussian mixture modeling approach can bring stronger representation capability to the latent space of normalizing flows, so that even complex multi-class distribution can be well represented and learned in the latent space. In this way, we can avoid mapping different class distributions into the same single Gaussian prior, thus effectively avoiding or mitigating the "homogeneous mapping" issue. We further indicate that the more distinguishable different class centers, the more conducive to avoiding the bias issue. Thus, we further propose a mutual information maximization loss for better structuring the latent feature space. We evaluate our method on four real-world AD benchmarks, where we can significantly improve the previous NF-based AD methods and also outperform the SOTA unified AD methods.
- Abstract（参考訳）: 統一異常検出(AD: Unified Anomaly Detection)は、複数のクラスからの正常なサンプルを用いて1つの統一モデルが訓練され、これらのクラスにおける異常を検出することを目的とした、異常検出の最も難しい課題の1つである。
このような課題に対して、一般的な正規化フロー(NF)ベースのAD手法は、「均一なマッピング」問題に陥りうる。
本稿では,HGADと呼ばれる一貫した異常検出を実現するための,階層型ガウス混合正規化フローモデリング手法を提案する。
我々のHGADは,クラス間ガウス混合モデリングとクラス内混合クラスセンター学習の2つの重要な構成要素から構成されている。
従来のNFベースのAD法と比較して、階層的なガウス混合モデリングアプローチは、正規化フローの潜在空間により強力な表現能力をもたらすことができるため、複雑な多クラス分布であっても、潜在空間において適切に表現し、学習することができる。
このようにして、異なるクラス分布を同じ単一のガウス分布にマッピングすることを避け、「均一写像」問題を効果的に回避または緩和することができる。
さらに、より区別可能な異なるクラスセンタが、バイアス問題を避けるためにより導出的であることも示します。
そこで本稿では,潜在特徴空間をよりよく構築するための相互情報最大化損失を提案する。
提案手法を4つの実世界のADベンチマークで評価し,従来のNFベースのAD手法を大幅に改善し,SOTA統合AD手法よりも優れていることを示す。
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