論文の概要: Anomaly Detection by Context Contrasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18848v1
• Date: Wed, 29 May 2024 07:59:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 18:19:11.000552
• Title: Anomaly Detection by Context Contrasting
• Title（参考訳）: コンテキストコントラストによる異常検出
• Authors: Alain Ryser, Thomas M. Sutter, Alexander Marx, Julia E. Vogt,
• Abstract要約: 異常検出は、標準から逸脱するサンプルを特定することに焦点を当てる。 近年の自己教師型学習の進歩は、この点において大きな可能性を秘めている。 本稿では、通常のトレーニングデータを異なるコンテキストに設定することで、この問題に対処するCon2を提案する。 より現実的な医療環境では,様々なベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現しつつ,優れたパフォーマンスを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.695202846009714
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Anomaly Detection focuses on identifying samples that deviate from the norm. When working with high-dimensional data such as images, a crucial requirement for detecting anomalous patterns is learning lower-dimensional representations that capture normal concepts seen during training. Recent advances in self-supervised learning have shown great promise in this regard. However, many of the most successful self-supervised anomaly detection methods assume prior knowledge about the structure of anomalies and leverage synthetic anomalies during training. Yet, in many real-world applications, we do not know what to expect from unseen data, and we can solely leverage knowledge about normal data. In this work, we propose Con2, which addresses this problem by setting normal training data into distinct contexts while preserving its normal properties, letting us observe the data from different perspectives. Unseen normal data consequently adheres to learned context representations while anomalies fail to do so, letting us detect them without any knowledge about anomalies during training. Our experiments demonstrate that our approach achieves state-of-the-art performance on various benchmarks while exhibiting superior performance in a more realistic healthcare setting, where knowledge about potential anomalies is often scarce.
• Abstract（参考訳）: 異常検出は、標準から逸脱するサンプルを特定することに焦点を当てる。 画像などの高次元データを扱う場合、異常パターンを検出するための重要な要件は、トレーニング中に見られる通常の概念をキャプチャする低次元表現を学習することである。 近年の自己教師型学習の進歩は、この点において大きな可能性を秘めている。 しかし、最も成功した自己教師付き異常検出法の多くは、異常の構造に関する事前知識を前提として、訓練中に合成異常を利用する。 しかし、多くの現実世界のアプリケーションでは、目に見えないデータから何を期待すべきかは分かっていません。 本研究では、通常のトレーニングデータを通常のプロパティを保持しながら異なるコンテキストに設定し、異なる視点からデータを観察することで、この問題に対処するCon2を提案する。 その結果、見つからない通常のデータは学習した文脈表現に固執するが、異常は起こらないため、トレーニング中に異常について何も知らないまま検出できる。 提案手法は,より現実的な医療環境において,潜在的な異常に関する知識が不足している場合に,より優れたパフォーマンスを示すとともに,様々なベンチマーク上での最先端のパフォーマンスを実現することを実証した。

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