論文の概要: Learning local and global prototypes with optimal transport for unsupervised anomaly detection and localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.12927v1
• Date: Mon, 18 Aug 2025 13:51:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-19 14:49:11.361097
• Title: Learning local and global prototypes with optimal transport for unsupervised anomaly detection and localization
• Title（参考訳）: 教師なし異常検出と局所化のための最適輸送を用いた局所的および大域的プロトタイプの学習
• Authors: Robin Trombetta, Carole Lartizien,
• Abstract要約: 教師なし異常検出は、トレーニング中に正常なデータ、すなわち欠陥のない一連のデータにアクセスすることで、サンプルの欠陥部分を検出することを目的としている。 本稿では,プロトタイプ学習に基づく新しいUAD手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0190194769786831
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Unsupervised anomaly detection aims to detect defective parts of a sample by having access, during training, to a set of normal, i.e. defect-free, data. It has many applications in fields, such as industrial inspection or medical imaging, where acquiring labels is costly or when we want to avoid introducing biases in the type of anomalies that can be spotted. In this work, we propose a novel UAD method based on prototype learning and introduce a metric to compare a structured set of embeddings that balances a feature-based cost and a spatial-based cost. We leverage this metric to learn local and global prototypes with optimal transport from latent representations extracted with a pre-trained image encoder. We demonstrate that our approach can enforce a structural constraint when learning the prototypes, allowing to capture the underlying organization of the normal samples, thus improving the detection of incoherencies in images. Our model achieves performance that is on par with strong baselines on two reference benchmarks for anomaly detection on industrial images. The code is available at https://github.com/robintrmbtt/pradot.
• Abstract（参考訳）: 教師なし異常検出は、トレーニング中に正常なデータ、すなわち欠陥のない一連のデータにアクセスすることで、サンプルの欠陥部分を検出することを目的としている。 産業検査や医用画像などの分野では、ラベルの取得にコストがかかる場合や、発見可能な異常の種類にバイアスを導入しない場合など、多くの応用がある。 本研究では,プロトタイプ学習に基づく新しい UAD 手法を提案し,特徴量と空間的コストのバランスをとる組込み構造を比較検討する。 我々は,この指標を利用して,事前学習した画像エンコーダを用いて抽出した潜在表現から,局所的および大域的プロトタイプを最適輸送で学習する。 提案手法は,プロトタイプの学習時に構造的制約を強制し,通常のサンプルの基盤となる組織を捕捉し,画像の不整合の検出を改善できることを実証する。 本モデルは,産業画像の異常検出のための2つの基準ベンチマークにおいて,強い基準値と同等の性能を実現する。 コードはhttps://github.com/robintrmbtt/pradot.comで公開されている。

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