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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.20099v3
• Date: Thu, 20 Mar 2025 10:26:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 19:01:00.436924
• 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,シーン内の奇妙な物体を,現在ある物体と比較することによって識別することを目的とした,新たな異常検出(AD)問題を提案する。 固定された異常基準を持つ従来のADベンチマークとは異なり、本タスクは通常のオブジェクトの参照グループを推定することにより、各シーン固有の異常を検出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.474201071615187
• License:
• Abstract: This paper introduces a novel anomaly detection (AD) problem aimed at identifying `odd-looking' objects within a scene by comparing them to other objects present. Unlike traditional AD benchmarks with fixed anomaly criteria, our task detects anomalies specific to each scene by inferring a reference group of regular objects. To address occlusions, we use multiple views of each scene as input, construct 3D object-centric models for each instance from 2D views, enhancing these models with geometrically consistent part-aware representations. Anomalous objects are then detected through cross-instance comparison. We also introduce two new benchmarks, ToysAD-8K and PartsAD-15K as testbeds for future research in this task. We provide a comprehensive analysis of our method quantitatively and qualitatively on these benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,現在ある物体と比較することにより,シーン内の「擬似」物体を識別することを目的とした,新たな異常検出(AD)問題を提案する。 固定された異常基準を持つ従来のADベンチマークとは異なり、本タスクは通常のオブジェクトの参照グループを推定することにより、各シーン固有の異常を検出する。 オークルージョンに対処するために,各シーンの複数のビューを入力として使用し,各インスタンスに対して2次元ビューから3次元オブジェクト中心モデルを構築し,幾何学的に一貫した部分認識表現でこれらのモデルを拡張した。 異常なオブジェクトは、クロスインスタンス比較によって検出される。 また、ToysAD-8KとPartsAD-15Kという2つの新しいベンチマークを将来の研究のためのテストベッドとして導入する。 本手法を定量的かつ定性的に,これらのベンチマーク上で総合的に分析する。

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