Fugu-MT 論文翻訳(概要): Anomaly Detection by Clustering DINO Embeddings using a Dirichlet Process Mixture

論文の概要: Anomaly Detection by Clustering DINO Embeddings using a Dirichlet Process Mixture

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.19997v1
Date: Wed, 24 Sep 2025 11:02:56 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-09-25 20:53:19.787225
Title: Anomaly Detection by Clustering DINO Embeddings using a Dirichlet Process Mixture
Title（参考訳）: Dirichlet Process Mixture を用いたDINO埋め込みクラスタリングによる異常検出
Authors: Nico Schulthess, Ender Konukoglu,
Abstract要約: ディリクレプロセス混合モデル(DPMM)を用いた標準DINOv2埋め込みの分布のモデル化を提案する。実験の結果,DINOv2のDPMM埋め込みにより,自然画像の訓練にもかかわらず,医用画像ベンチマークにおいて非常に競合的な異常検出性能が得られることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.408669047976023
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this work, we leverage informative embeddings from foundational models for unsupervised anomaly detection in medical imaging. For small datasets, a memory-bank of normative features can directly be used for anomaly detection which has been demonstrated recently. However, this is unsuitable for large medical datasets as the computational burden increases substantially. Therefore, we propose to model the distribution of normative DINOv2 embeddings with a Dirichlet Process Mixture model (DPMM), a non-parametric mixture model that automatically adjusts the number of mixture components to the data at hand. Rather than using a memory bank, we use the similarity between the component centers and the embeddings as anomaly score function to create a coarse anomaly segmentation mask. Our experiments show that through DPMM embeddings of DINOv2, despite being trained on natural images, achieve very competitive anomaly detection performance on medical imaging benchmarks and can do this while at least halving the computation time at inference. Our analysis further indicates that normalized DINOv2 embeddings are generally more aligned with anatomical structures than unnormalized features, even in the presence of anomalies, making them great representations for anomaly detection. The code is available at https://github.com/NicoSchulthess/anomalydino-dpmm.
Abstract（参考訳）: 本研究では,医用画像における教師なし異常検出のための基礎モデルからの情報埋め込みを活用する。小規模なデータセットでは、最近実証された異常検出に、規範的特徴のメモリバンクを直接使用することができる。しかし、計算負担が大幅に増加するため、これは大きな医療データセットには適さない。そこで本研究では,DINOv2 埋め込みの分布を Drichlet Process Mixture Model (DPMM) を用いてモデル化する。メモリバンクの代わりに、コンポーネントセンターと埋め込みの類似性を異常スコア関数として使用し、粗い異常セグメンテーションマスクを作成する。実験の結果,DINOv2のDPMM埋め込みは自然画像で訓練されているにもかかわらず,医用画像ベンチマークにおいて非常に競合性の高い異常検出性能を実現し,少なくとも推論時の計算時間を半減させることができた。さらに, 正常化DINOv2埋め込みは, 異常の存在下においても, 解剖学的構造と一致し, 異常検出のための優れた表現となることが示唆された。コードはhttps://github.com/NicoSchulthess/anomalydino-dpmmで公開されている。

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