論文の概要: One-to-Normal: Anomaly Personalization for Few-shot Anomaly Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01201v1
- Date: Mon, 03 Feb 2025 09:49:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-05 14:59:25.904848
- Title: One-to-Normal: Anomaly Personalization for Few-shot Anomaly Detection
- Title（参考訳）: One-to-Normal:Few-shot Anomaly Detectionのための異常パーソナライゼーション
- Authors: Yiyue Li, Shaoting Zhang, Kang Li, Qicheng Lao,
- Abstract要約: 本稿では,問合せ画像のパーソナライズされた1対正規変換を行う異常パーソナライズ手法を提案する。
また,クエリと生成した異常なデータプールとの包括的比較と情報伝達を行う3重対照的な異常推論戦略を提案する。
提案手法は,他のAD手法に柔軟に転送できることが証明され,生成した画像データは,他のAD手法の性能を効果的に向上する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.782992908061736
- License:
- Abstract: Traditional Anomaly Detection (AD) methods have predominantly relied on unsupervised learning from extensive normal data. Recent AD methods have evolved with the advent of large pre-trained vision-language models, enhancing few-shot anomaly detection capabilities. However, these latest AD methods still exhibit limitations in accuracy improvement. One contributing factor is their direct comparison of a query image's features with those of few-shot normal images. This direct comparison often leads to a loss of precision and complicates the extension of these techniques to more complex domains--an area that remains underexplored in a more refined and comprehensive manner. To address these limitations, we introduce the anomaly personalization method, which performs a personalized one-to-normal transformation of query images using an anomaly-free customized generation model, ensuring close alignment with the normal manifold. Moreover, to further enhance the stability and robustness of prediction results, we propose a triplet contrastive anomaly inference strategy, which incorporates a comprehensive comparison between the query and generated anomaly-free data pool and prompt information. Extensive evaluations across eleven datasets in three domains demonstrate our model's effectiveness compared to the latest AD methods. Additionally, our method has been proven to transfer flexibly to other AD methods, with the generated image data effectively improving the performance of other AD methods.
- Abstract（参考訳）: 従来の異常検出(AD)法は、広範囲な正規データからの教師なし学習に大きく依存している。
最近のAD法は、大規模な事前訓練された視覚言語モデルの出現によって進化し、数発の異常検出能力が向上した。
しかし、これらの最新のAD手法は精度改善の限界をまだ示している。
コントリビューション要因の1つは、クエリイメージの機能を、数ショットの通常のイメージと直接比較することである。
この直接比較はしばしば精度の低下を招き、これらのテクニックをより複雑な領域へと拡張する。
このような制約に対処するために、異常なパーソナライズ手法を導入し、異常のないカスタマイズされた生成モデルを用いてクエリ画像のパーソナライズされた1対1の正規変換を行い、正規多様体との密接な整合性を確保する。
さらに,予測結果の安定性とロバスト性をさらに向上するため,クエリと生成した異常なデータプールとの総合的な比較を組み込んだ3重対照的な異常推論戦略を提案する。
3つの領域における11のデータセットに対する大規模な評価は、最新のAD手法と比較して、我々のモデルの有効性を示している。
さらに,本手法は他のAD手法に柔軟に転送できることが証明され,生成した画像データによって他のAD手法の性能が向上することが確認された。
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