論文の概要: Position: Untrained Machine Learning for Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03876v1
• Date: Thu, 06 Feb 2025 08:46:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-07 14:32:02.883762
• Title: Position: Untrained Machine Learning for Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 位置: 異常検出のための未学習機械学習
• Authors: Juan Du, Dongheng Chen, Hao Yan,
• Abstract要約: 1つのサンプルのみに基づく非拘束異常検出は、実際の製造業の動機となる新たな研究課題である。 本稿では,3次元点雲データに基づく非トレーニング異常検出問題の形式的定義を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.82563728949843
• License:
• Abstract: Anomaly detection based on 3D point cloud data is an important research problem and receives more and more attention recently. Untrained anomaly detection based on only one sample is an emerging research problem motivated by real manufacturing industries such as personalized manufacturing that only one sample can be collected without any additional labels. How to accurately identify anomalies based on one 3D point cloud sample is a critical challenge in both industrial applications and the field of machine learning. This paper aims to provide a formal definition of untrained anomaly detection problem based on 3D point cloud data, discuss the differences between untrained anomaly detection and current unsupervised anomaly detection methods. Unlike unsupervised learning, untrained methods do not rely on any data, including unlabeled data. Instead, they leverage prior knowledge about the manufacturing surfaces and anomalies. Examples are used to illustrate these prior knowledge and untrained machine learning model. Afterwards, literature review on untrained anomaly detection based on 3D point cloud data is also provided, and the potential of untrained deep neural networks for anomaly detection is also discussed as outlooks.
• Abstract（参考訳）: 3Dポイントクラウドデータに基づく異常検出は重要な研究課題であり、近年ますます注目を集めている。 1つのサンプルのみに基づく未訓練異常検出は、個別製造のような実際の製造業の動機となる新たな研究課題であり、追加のラベルを使わずに1つのサンプルのみを収集できる。 1つの3Dポイントクラウドサンプルに基づいて、異常を正確に識別する方法は、産業アプリケーションと機械学習の分野の両方において重要な課題である。 本稿では,3次元点雲データに基づく非トレーニング異常検出問題の形式的定義を提供することを目標とし,非トレーニング異常検出と現在の教師なし異常検出方法の違いについて議論する。 教師なし学習とは異なり、訓練されていないメソッドはラベルなしデータを含むいかなるデータにも依存しない。 その代わり、彼らは製造面や異常に関する事前の知識を活用する。 これらの事前知識とトレーニングされていない機械学習モデルを説明するために、サンプルが使用される。 その後,3次元点雲データに基づく非トレーニング型異常検出に関する文献レビューを行い,異常検出のための非トレーニング型ディープニューラルネットワークの可能性についても考察した。

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