論文の概要: MiniMaxAD: A Lightweight Autoencoder for Feature-Rich Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09933v3
• Date: Mon, 30 Sep 2024 04:17:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:01:19.060658
• Title: MiniMaxAD: A Lightweight Autoencoder for Feature-Rich Anomaly Detection
• Title（参考訳）: MiniMaxAD: 特徴リッチ異常検出のための軽量オートエンコーダ
• Authors: Fengjie Wang, Chengming Liu, Lei Shi, Pang Haibo,
• Abstract要約: MiniMaxADは、通常の画像から広範囲の情報を効率よく圧縮・記憶する軽量オートエンコーダである。 このモデルでは,特徴量の多様性を向上し,ネットワークの有効容量を増大させる手法を採用している。 提案手法では,機能豊富な異常検出の枠組みの下で任意のデータセットを統一することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7234530131333607
• License:
• Abstract: Previous unsupervised anomaly detection (UAD) methods often struggle to handle the extensive diversity in training sets, particularly when they contain stylistically diverse and feature-rich samples, which we categorize as feature-rich anomaly detection datasets (FRADs). This challenge is evident in applications such as multi-view and multi-class scenarios. To address this challenge, we developed MiniMaxAD, a lightweight autoencoder designed to efficiently compress and memorize extensive information from normal images. Our model employs a technique that enhances feature diversity, thereby increasing the effective capacity of the network. It also utilizes large kernel convolution to extract highly abstract patterns, which contribute to efficient and compact feature embedding. Moreover, we introduce an Adaptive Contraction Hard Mining Loss (ADCLoss), specifically tailored to FRADs. In our methodology, any dataset can be unified under the framework of feature-rich anomaly detection, in a way that the benefits far outweigh the drawbacks. Our approach has achieved state-of-the-art performance in multiple challenging benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 従来の教師なし異常検出法(UAD)は,特にスタイリスティックに多様性があり,機能豊富な異常検出データセット(FRAD)を含む場合,トレーニングセットの広範な多様性を扱うのに苦慮することが多い。 この課題は、マルチビューやマルチクラスシナリオのようなアプリケーションで明らかである。 この課題に対処するために,通常の画像から広範囲の情報を効率よく圧縮・記憶する軽量オートエンコーダMiniMaxADを開発した。 このモデルでは,特徴量の多様性を向上し,ネットワークの有効容量を増大させる手法を採用している。 また、大きなカーネルの畳み込みを利用して高度に抽象的なパターンを抽出し、効率的でコンパクトな特徴埋め込みに寄与する。 さらに, 適応契約型ハードマイニングロス (ADCLoss) を導入する。 我々の手法では、どんなデータセットも機能豊富な異常検出の枠組みの下で統一することができる。 我々のアプローチは、複数の挑戦的なベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成した。

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