論文の概要: Unveiling the Anomalies in an Ever-Changing World: A Benchmark for Pixel-Level Anomaly Detection in Continual Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15463v1
- Date: Tue, 19 Mar 2024 15:53:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-26 22:41:56.488939
- Title: Unveiling the Anomalies in an Ever-Changing World: A Benchmark for Pixel-Level Anomaly Detection in Continual Learning
- Title（参考訳）: 絶え間ない世界における異常発見:連続学習における画素レベル異常検出のためのベンチマーク
- Authors: Nikola Bugarin, Jovana Bugaric, Manuel Barusco, Davide Dalle Pezze, Gian Antonio Susto,
- Abstract要約: 連続学習環境における画素レベル異常検出の問題点について検討する。
新しいデータは時間とともに到着し、新しいデータや古いデータでうまく機能することがゴールだ。
アプローチを検証するために、ピクセルベースの異常のある実世界の画像データセットを使用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.790817958353412
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Anomaly Detection is a relevant problem in numerous real-world applications, especially when dealing with images. However, little attention has been paid to the issue of changes over time in the input data distribution, which may cause a significant decrease in performance. In this study, we investigate the problem of Pixel-Level Anomaly Detection in the Continual Learning setting, where new data arrives over time and the goal is to perform well on new and old data. We implement several state-of-the-art techniques to solve the Anomaly Detection problem in the classic setting and adapt them to work in the Continual Learning setting. To validate the approaches, we use a real-world dataset of images with pixel-based anomalies to provide a reliable benchmark and serve as a foundation for further advancements in the field. We provide a comprehensive analysis, discussing which Anomaly Detection methods and which families of approaches seem more suitable for the Continual Learning setting.
- Abstract（参考訳）: 異常検出は多くの実世界のアプリケーション、特に画像を扱う場合、関連する問題である。
しかし、入力データ分布の時間的変化にはほとんど注意が払われておらず、性能が著しく低下する可能性がある。
本研究では,連続学習環境におけるPixel-Level Anomaly Detectionの問題点について検討する。
本研究では,古典的環境における異常検出問題の解決と,継続学習環境における動作に適応するために,いくつかの最先端技術を実装した。
アプローチを検証するために,画素ベースの異常のある実世界の画像データセットを用いて,信頼性の高いベンチマークを提供し,この分野のさらなる進歩の基盤として機能する。
我々は、どの異常検出方法と、どのファミリーのアプローチが継続的な学習環境に適しているかについて議論する包括的分析を行う。
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