論文の概要: Odd-One-Out: Anomaly Detection by Comparing with Neighbors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.20099v1
• Date: Fri, 28 Jun 2024 17:59:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 16:01:13.038279
• Title: Odd-One-Out: Anomaly Detection by Comparing with Neighbors
• Title（参考訳）: Odd-One-Out:隣人との比較による異常検出
• Authors: Ankan Bhunia, Changjian Li, Hakan Bilen,
• Abstract要約: 本稿では、シーン内の他のインスタンスと比較して奇異な物体を識別することに焦点を当てた、新しい異常検出(AD)問題を提案する。 従来のADベンチマークとは異なり、私たちの設定では、このコンテキストの異常はシーン固有のものであり、多数を占める通常のインスタンスによって定義されます。 本稿では,各インスタンスに対して3次元オブジェクト中心表現を生成し,インスタンス間の相互比較により異常表現を検出する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.474201071615187
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces a novel anomaly detection (AD) problem that focuses on identifying `odd-looking' objects relative to the other instances within a scene. Unlike the traditional AD benchmarks, in our setting, anomalies in this context are scene-specific, defined by the regular instances that make up the majority. Since object instances are often partly visible from a single viewpoint, our setting provides multiple views of each scene as input. To provide a testbed for future research in this task, we introduce two benchmarks, ToysAD-8K and PartsAD-15K. We propose a novel method that generates 3D object-centric representations for each instance and detects the anomalous ones through a cross-examination between the instances. We rigorously analyze our method quantitatively and qualitatively in the presented benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,シーン内の他の事例と比較した「擬似的」オブジェクトの同定に焦点をあてた,新たな異常検出(AD)問題を提案する。 従来のADベンチマークとは異なり、私たちの設定では、このコンテキストの異常はシーン固有のものであり、多数を占める通常のインスタンスによって定義されます。 オブジェクトインスタンスは、しばしば一つの視点から部分的に見えるので、私たちの設定は各シーンを入力として複数のビューを提供します。 本稿では,ToysAD-8KとPartsAD-15Kの2つのベンチマークを紹介する。 本稿では,各インスタンスに対して3次元オブジェクト中心表現を生成し,インスタンス間の相互比較により異常表現を検出する手法を提案する。 提案したベンチマークにおいて,本手法を定量的かつ定性的に分析する。

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