論文の概要: ONER: Online Experience Replay for Incremental Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03907v2
• Date: Tue, 14 Jan 2025 09:40:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-15 15:02:01.034344
• Title: ONER: Online Experience Replay for Incremental Anomaly Detection
• Title（参考訳）: ONER: インクリメンタル異常検出のためのオンラインエクスペリエンスリプレイ
• Authors: Yizhou Jin, Jiahui Zhu, Guodong Wang, Shiwei Li, Jinjin Zhang, Qingjie Liu, Xinyue Liu, Yunhong Wang,
• Abstract要約: エンド・ツー・エンドのオンライン体験再生手法であるONERを提案する。 ONERは、最小のコストで新しいタスクに適応しながら、破滅的な忘れを効果的に軽減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.26711343774729
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Incremental anomaly detection sequentially recognizes abnormal regions in novel categories for dynamic industrial scenarios. This remains highly challenging due to knowledge overwriting and feature conflicts, leading to catastrophic forgetting. In this work, we propose ONER, an end-to-end ONline Experience Replay method, which efficiently mitigates catastrophic forgetting while adapting to new tasks with minimal cost. Specifically, our framework utilizes two types of experiences from past tasks: decomposed prompts and semantic prototypes, addressing both model parameter updates and feature optimization. The decomposed prompts consist of learnable components that assemble to produce attention-conditioned prompts. These prompts reuse previously learned knowledge, enabling model to learn novel tasks effectively. The semantic prototypes operate at both pixel and image levels, performing regularization in the latent feature space to prevent forgetting across various tasks. Extensive experiments demonstrate that our method achieves state-of-the-art performance in incremental anomaly detection with significantly reduced forgetting, as well as efficiently adapting to new categories with minimal costs. These results confirm the efficiency and stability of ONER, making it a powerful solution for real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 逐次異常検出は、動的産業シナリオのための新しいカテゴリーにおける異常領域を逐次認識する。 知識のオーバーライトと機能の衝突のため、これは依然として非常に困難であり、破滅的な忘れを招きます。 本研究では,新しいタスクに最小限のコストで適応しながら,破滅的な忘れを効果的に軽減する,エンド・ツー・エンドのオンラインエクスペリエンス・リプレイ手法であるONERを提案する。 具体的には,提案手法を分解したプロンプトとセマンティックプロトタイプ,モデルパラメータ更新と機能最適化の両面に対処する。 分解されたプロンプトは、注意条件付きプロンプトを生成するために組み立てられる学習可能なコンポーネントで構成されている。 これらは、学習した知識を再利用し、モデルが新しいタスクを効果的に学習できるようにする。 セマンティックプロトタイプはピクセルレベルとイメージレベルの両方で動作し、様々なタスク間の忘れを防止するために、潜在機能空間で正規化を行う。 大規模実験により, 再帰的異常検出において, 精度を著しく低下させるとともに, 最小限のコストで, 新たなカテゴリに適応できることが実証された。 これらの結果はONERの効率性と安定性を確認し、現実世界のアプリケーションにとって強力なソリューションとなる。

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