論文の概要: Language-Assisted Feature Transformation for Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.01184v1
• Date: Mon, 03 Mar 2025 05:15:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:22:14.581751
• Title: Language-Assisted Feature Transformation for Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 言語支援による異常検出のための特徴変換
• Authors: EungGu Yun, Heonjin Ha, Yeongwoo Nam, Bryan Dongik Lee,
• Abstract要約: 言語支援特徴変換(LAFT)は、自然言語を用いた異常検出にユーザ知識と嗜好を取り入れている。 玩具と実世界の両方のデータセットの実験により,本手法の有効性が検証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.611617407322135
• License:
• Abstract: This paper introduces LAFT, a novel feature transformation method designed to incorporate user knowledge and preferences into anomaly detection using natural language. Accurately modeling the boundary of normality is crucial for distinguishing abnormal data, but this is often challenging due to limited data or the presence of nuisance attributes. While unsupervised methods that rely solely on data without user guidance are common, they may fail to detect anomalies of specific interest. To address this limitation, we propose Language-Assisted Feature Transformation (LAFT), which leverages the shared image-text embedding space of vision-language models to transform visual features according to user-defined requirements. Combined with anomaly detection methods, LAFT effectively aligns visual features with user preferences, allowing anomalies of interest to be detected. Extensive experiments on both toy and real-world datasets validate the effectiveness of our method.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自然言語を用いた異常検出にユーザ知識と嗜好を取り入れた新しい特徴変換手法であるLAFTを紹介する。 正規性の境界を正確にモデル化することは、異常データの識別に不可欠であるが、限られたデータやニュアンス属性の存在のため、これはしばしば困難である。 ユーザガイダンスを使わずにデータにのみ依存する教師なしの手法は一般的であるが、特定の関心事の異常を検出するのに失敗する可能性がある。 この制限に対処するために,視覚言語モデルの共有画像テキスト埋め込み空間を利用して,ユーザ定義の要求に応じて視覚的特徴を変換する言語支援特徴変換(LAFT)を提案する。 LAFTは、異常検出手法と組み合わせて、視覚的特徴とユーザの好みを効果的に整合させ、興味のある異常を検出する。 玩具と実世界の両方のデータセットに対する大規模な実験により,本手法の有効性が検証された。

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