論文の概要: ShortcutBreaker: Low-Rank Noisy Bottleneck with Global Perturbation Attention for Multi-Class Unsupervised Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.18342v1
• Date: Tue, 21 Oct 2025 06:51:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:13.035761
• Title: ShortcutBreaker: Low-Rank Noisy Bottleneck with Global Perturbation Attention for Multi-Class Unsupervised Anomaly Detection
• Title（参考訳）: ShortcutBreaker: Multi-class Unsupervised Anomaly Detection のための大域摂動注意付き低域雑音ボツネック
• Authors: Peng Tang, Xiaoxiao Yan, Xiaobin Hu, Yuning Cui, Donghao Luo, Jiangning Zhang, Pengcheng Xu, Jinlong Peng, Qingdong He, Feiyue Huang, Song Xue, Tobias Lasser,
• Abstract要約: ShortcutBreakerはMUADタスクのための新しい統合された機能再構成フレームワークである。 ショートカットの問題に対処する2つの重要なイノベーションが特徴だ。 提案手法は,4つのデータセットに対して,99.8%,98.9%,90.6%,87.8%の顕著な画像レベルのAUROCを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.89803740308262
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-class unsupervised anomaly detection (MUAD) has garnered growing research interest, as it seeks to develop a unified model for anomaly detection across multiple classes, i.e., eliminating the need to train separate models for distinct objects and thereby saving substantial computational resources. Under the MUAD setting, while advanced Transformer-based architectures have brought significant performance improvements, identity shortcuts persist: they directly copy inputs to outputs, narrowing the gap in reconstruction errors between normal and abnormal cases, and thereby making the two harder to distinguish. Therefore, we propose ShortcutBreaker, a novel unified feature-reconstruction framework for MUAD tasks, featuring two key innovations to address the issue of shortcuts. First, drawing on matrix rank inequality, we design a low-rank noisy bottleneck (LRNB) to project highdimensional features into a low-rank latent space, and theoretically demonstrate its capacity to prevent trivial identity reproduction. Second, leveraging ViTs global modeling capability instead of merely focusing on local features, we incorporate a global perturbation attention to prevent information shortcuts in the decoders. Extensive experiments are performed on four widely used anomaly detection benchmarks, including three industrial datasets (MVTec-AD, ViSA, and Real-IAD) and one medical dataset (Universal Medical). The proposed method achieves a remarkable image-level AUROC of 99.8%, 98.9%, 90.6%, and 87.8% on these four datasets, respectively, consistently outperforming previous MUAD methods across different scenarios.
• Abstract（参考訳）: MUAD(Multi-class Unsupervised Anomaly Detection)は、複数のクラスにまたがる異常検出のための統一モデルを開発することを目的として、研究の関心が高まっている。 MUAD設定の下では、高度なTransformerベースのアーキテクチャは大幅なパフォーマンス向上をもたらしたが、IDショートカットは出力に直接入力をコピーし、通常のケースと異常ケースの間の再構成エラーのギャップを狭め、区別を困難にしている。 そこで本稿では,MUADタスクのための新しい統合機能再構築フレームワークであるShortcutBreakerを提案する。 まず,行列階不等式に基づいて,高次元特徴を低ランク潜在空間に投影する低ランク雑音ボトルネック(LRNB)を設計し,その有効性を理論的に示す。 第2に、局所的な特徴にのみ焦点をあてるのではなく、ViTのグローバルモデリング機能を活用して、デコーダにおける情報ショートカットを防ぐために、グローバルな摂動注意を組み込む。 3つの産業用データセット(MVTec-AD, ViSA, Real-IAD)と1つの医療用データセット(Universal Medical)を含む、広く使用されている4つの異常検出ベンチマークで、広範囲にわたる実験が行われた。 提案手法は,これらの4つのデータセットにおいて,99.8%,98.9%,90.6%,87.8%の顕著な画像レベルのAUROCを実現する。

関連論文リスト

• CLIP Meets Diffusion: A Synergistic Approach to Anomaly Detection [54.85000884785013]
  異常検出は、異常の定義の曖昧さ、異常型の多様性、トレーニングデータの不足による複雑な問題である。 識別的基盤モデルと生成的基礎モデルの両方を活用するCLIPfusionを提案する。 本手法は, 異常検出の多面的課題に対処する上で, マルチモーダル・マルチモデル融合の有効性を裏付けるものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-13T13:30:15Z)
• Dinomaly: The Less Is More Philosophy in Multi-Class Unsupervised Anomaly Detection [31.028622674616134]
  本稿では,再構成に基づく異常検出フレームワーク,すなわちDianomalyを紹介する。 提案したDinomalyは,3つのデータセットでそれぞれ99.6%,98.7%,89.3%のイメージレベルAUを達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-23T08:55:20Z)
• Learning Feature Inversion for Multi-class Anomaly Detection under General-purpose COCO-AD Benchmark [101.23684938489413]
  異常検出(AD)は、しばしば産業品質検査や医学的病変検査のための異常の検出に焦点が当てられている。 この研究はまず、COCOをADフィールドに拡張することにより、大規模で汎用的なCOCO-ADデータセットを構築する。 セグメンテーション分野のメトリクスにインスパイアされた我々は、より実用的なしきい値に依存したAD固有のメトリクスをいくつか提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-16T17:38:26Z)
• Toward Multi-class Anomaly Detection: Exploring Class-aware Unified Model against Inter-class Interference [67.36605226797887]
  統一型異常検出(MINT-AD)のためのマルチクラスインプリシトニューラル表現変換器を提案する。 マルチクラス分布を学習することにより、モデルが変換器デコーダのクラス対応クエリ埋め込みを生成する。 MINT-ADは、カテゴリと位置情報を特徴埋め込み空間に投影することができ、さらに分類と事前確率損失関数によって監督される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-21T08:08:31Z)
• Self-supervised Feature Adaptation for 3D Industrial Anomaly Detection [59.41026558455904]
  具体的には,大規模ビジュアルデータセット上で事前学習されたモデルを利用した初期のマルチモーダルアプローチについて検討する。 本研究では,アダプタを微調整し,異常検出に向けたタスク指向の表現を学習するためのLSFA法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-06T07:30:41Z)
• A Unified Model for Multi-class Anomaly Detection [33.534990722449066]
  UniADは、統一されたフレームワークで複数のクラスに対して異常検出を行う。 MVTec-ADおよびCIFAR-10データセットを用いて,本アルゴリズムの評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-08T06:05:09Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。