論文の概要: Multi-Normal Prototypes Learning for Weakly Supervised Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14498v2
• Date: Sat, 30 Nov 2024 12:43:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-03 16:56:30.176778
• Title: Multi-Normal Prototypes Learning for Weakly Supervised Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 弱教師付き異常検出のためのマルチノードプロトタイプ学習
• Authors: Zhijin Dong, Hongzhi Liu, Boyuan Ren, Weimin Xiong, Zhonghai Wu,
• Abstract要約: 異常検出は様々な領域において重要な課題である。 既存の手法のほとんどは、単一の中央プロトタイプを中心とした通常のサンプルデータクラスタを前提としています。 ラベル付き異常を効率的に扱える新しい異常検出フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.4765288592895
• License:
• Abstract: Anomaly detection is a crucial task in various domains. Most of the existing methods assume the normal sample data clusters around a single central prototype while the real data may consist of multiple categories or subgroups. In addition, existing methods always assume all unlabeled samples are normal while some of them are inevitably being anomalies. To address these issues, we propose a novel anomaly detection framework that can efficiently work with limited labeled anomalies. Specifically, we assume the normal sample data may consist of multiple subgroups, and propose to learn multi-normal prototypes to represent them with deep embedding clustering and contrastive learning. Additionally, we propose a method to estimate the likelihood of each unlabeled sample being normal during model training, which can help to learn more efficient data encoder and normal prototypes for anomaly detection. Extensive experiments on various datasets demonstrate the superior performance of our method compared to state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 異常検出は様々な領域において重要な課題である。 既存の手法のほとんどは、単一の中央プロトタイプの周りの通常のサンプルデータクラスタを仮定する一方、実際のデータは複数のカテゴリまたはサブグループから構成される可能性がある。 加えて、既存のメソッドは常にすべてのラベルのないサンプルが正常であると仮定し、そのうちのいくつかは必然的に異常である。 これらの問題に対処するために,ラベル付き異常を効率的に扱える新しい異常検出フレームワークを提案する。 具体的には、サンプルデータは複数のサブグループから構成される可能性があると仮定し、より深い埋め込みクラスタリングと対照的な学習でそれらを表現するための多正規プロトタイプを学習することを提案する。 さらに,本研究では,モデルトレーニング中に,各未ラベル標本が正常である確率を推定する手法を提案し,より効率的なデータエンコーダと異常検出用標準プロトタイプの学習を支援する。 各種データセットに対する大規模な実験は,最先端手法と比較して,提案手法の優れた性能を示す。

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