論文の概要: Pro-AD: Learning Comprehensive Prototypes with Prototype-based Constraint for Multi-class Unsupervised Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.13097v3
• Date: Tue, 24 Jun 2025 02:59:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-25 13:29:37.686835
• Title: Pro-AD: Learning Comprehensive Prototypes with Prototype-based Constraint for Multi-class Unsupervised Anomaly Detection
• Title（参考訳）: Pro-AD:マルチクラス非教師付き異常検出のためのプロトタイプベース制約を用いた総合的プロトタイプの学習
• Authors: Ziqing Zhou, Yurui Pan, Lidong Wang, Wenbing Zhu, Mingmin Chi, Dong Wu, Bo Peng,
• Abstract要約: 教師なし異常検出のためのプロトタイプベースの再構成手法は、学習可能なプロトタイプの限られたセットを利用する。 本稿では,これらの問題に対処するPro-ADを提案し,そのプロトタイプを完全活用して異常検出性能を向上する。 当社のPro-ADは,マルチクラス非教師付き異常検出タスクにおいて,優れたロバスト性および実用性を示し,最先端性能を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.358250148845572
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Prototype-based reconstruction methods for unsupervised anomaly detection utilize a limited set of learnable prototypes which only aggregates insufficient normal information, resulting in undesirable reconstruction. However, increasing the number of prototypes may lead to anomalies being well reconstructed through the attention mechanism, which we refer to as the "Soft Identity Mapping" problem. In this paper, we propose Pro-AD to address these issues and fully utilize the prototypes to boost the performance of anomaly detection. Specifically, we first introduce an expanded set of learnable prototypes to provide sufficient capacity for semantic information. Then we employ a Dynamic Bidirectional Decoder which integrates the process of the normal information aggregation and the target feature reconstruction via prototypes, with the aim of allowing the prototypes to aggregate more comprehensive normal semantic information from different levels of the image features and the target feature reconstruction to not only utilize its contextual information but also dynamically leverage the learned comprehensive prototypes. Additionally, to prevent the anomalies from being well reconstructed using sufficient semantic information through the attention mechanism, Pro-AD introduces a Prototype-based Constraint that applied within the target feature reconstruction process of the decoder, which further improves the performance of our approach. Extensive experiments on multiple challenging benchmarks demonstrate that our Pro-AD achieve state-of-the-art performance, highlighting its superior robustness and practical effectiveness for Multi-class Unsupervised Anomaly Detection task.
• Abstract（参考訳）: 教師なし異常検出のためのプロトタイプベースの再構成手法は、学習可能なプロトタイプの限られたセットを利用して、不十分な正規情報のみを集約し、望ましくない再構築をもたらす。 しかし,プロトタイプの数が増加すると,注意機構を通じて異常が十分に再構成される可能性があり,これを「ソフトアイデンティティマッピング」問題と呼ぶ。 本稿では,これらの問題に対処するPro-ADを提案し,そのプロトタイプを十分に活用して異常検出性能を向上する。 具体的には、まず、セマンティック情報に十分な能力を提供するために、学習可能なプロトタイプを拡張した。 次に,プロトタイプによる正規情報集約と目標特徴再構成のプロセスを統合する動的双方向デコーダを用いて,画像特徴の異なるレベルからより包括的な正規意味情報を収集し,そのコンテキスト情報を活用するだけでなく,学習した総合的プロトタイプを動的に活用することを目的としている。 さらに,注意機構を通じて適切な意味情報を用いて異常が適切に再構成されるのを防止するため,Pro-ADでは,デコーダのターゲット特徴再構成プロセスに適用されるプロトタイプベースの制約を導入し,アプローチの性能をさらに向上させる。 複数の挑戦的ベンチマーク実験により,我々のPro-ADが最先端性能を実現し,マルチクラス非教師付き異常検出タスクにおいて,その優れた堅牢性と実用性を強調した。

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