論文の概要: Anomalous Samples for Few-Shot Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23712v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 16:41:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:10.12346
• Title: Anomalous Samples for Few-Shot Anomaly Detection
• Title（参考訳）: Few-Shot 異常検出のための異常サンプル
• Authors: Aymane Abdali, Bartosz Boguslawski, Lucas Drumetz, Vincent Gripon,
• Abstract要約: マルチスコア異常検出スコアに異常サンプルを組み込む手法を提案する。 異常サンプルの有用性と正規サンプルの有用性を比較し,それぞれの利点と限界について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.199807441687141
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Several anomaly detection and classification methods rely on large amounts of non-anomalous or "normal" samples under the assump- tion that anomalous data is typically harder to acquire. This hypothesis becomes questionable in Few-Shot settings, where as little as one anno- tated sample can make a significant difference. In this paper, we tackle the question of utilizing anomalous samples in training a model for bi- nary anomaly classification. We propose a methodology that incorporates anomalous samples in a multi-score anomaly detection score leveraging recent Zero-Shot and memory-based techniques. We compare the utility of anomalous samples to that of regular samples and study the benefits and limitations of each. In addition, we propose an augmentation-based validation technique to optimize the aggregation of the different anomaly scores and demonstrate its effectiveness on popular industrial anomaly detection datasets.
• Abstract（参考訳）: いくつかの異常検出と分類法は、異常データが典型的には取得するのが困難であるような異常なサンプルや異常なサンプルの大量にに依存している。 この仮説は、Few-Shotの設定では疑わしいが、1つのアンノテートサンプルが大きな違いをもたらす可能性がある。 本稿では,二項異常分類モデルの訓練における異常サンプルの利用という課題に対処する。 近年のZero-Shotとメモリベース技術を活用したマルチスコア異常検出スコアに異常サンプルを組み込む手法を提案する。 異常サンプルの有用性と正規サンプルの有用性を比較し,それぞれの利点と限界について検討する。 さらに, 各種異常スコアの集約を最適化し, 産業用異常検出データセットに有効性を示すための拡張に基づく検証手法を提案する。

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