論文の概要: Anomaly Detection by Context Contrasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18848v2
• Date: Mon, 14 Oct 2024 08:48:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-15 15:04:07.833083
• 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。 我々はコンテキスト拡張を通じて学習するCon$を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.695202846009714
• License:
• Abstract: Anomaly detection focuses on identifying samples that deviate from the norm. When working with high-dimensional data such as images, a crucial requirement for detecting anomalous patterns is learning lower-dimensional representations that capture concepts of normality. Recent advances in self-supervised learning have shown great promise in this regard. However, many successful self-supervised anomaly detection methods assume prior knowledge about anomalies to create synthetic outliers during training. Yet, in real-world applications, we often do not know what to expect from unseen data, and we can solely leverage knowledge about normal data. In this work, we propose Con$_2$, which learns representations through context augmentations that allow us to observe samples from two distinct perspectives while keeping the invariances of normal data. Con$_2$ learns rich representations of context-augmented samples by clustering them according to their context while simultaneously aligning their positions across clusters. At test time, representations of anomalies that do not adhere to the invariances of normal data then deviate from their respective context cluster. Learning representations in such a way thus allows us to detect anomalies without making assumptions about anomalous data.
• 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、正規性の概念を捉えた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、多くの自己監督型異常検出手法が、訓練中に合成異常値を生成するために、異常に関する事前知識を前提としている。 しかし、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分からないことが多く、通常のデータに関する知識を単に活用することができる。 本研究では,2つの異なる視点からサンプルを観察し,通常のデータの不変性を保ちながら表現を学習するCon$_2$を提案する。 Con$_2$は、コンテキスト拡張されたサンプルのリッチな表現を、コンテキストに応じてクラスタ化しながら、クラスタ間の位置を同時に調整することで学習する。 テスト時に、通常のデータの不変性に従わない異常表現は、それぞれのコンテキストクラスタから逸脱する。 このような方法で表現を学習することで、異常データを仮定することなく異常を検出することができる。

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