論文の概要: ECoLAD: Deployment-Oriented Evaluation for Automotive Time-Series Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.10926v1
• Date: Wed, 11 Mar 2026 16:08:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-12 16:22:33.045151
• Title: ECoLAD: Deployment-Oriented Evaluation for Automotive Time-Series Anomaly Detection
• Title（参考訳）: ECoLAD: 自動車の時系列異常検出のためのデプロイ指向評価
• Authors: Kadir-Kaan Özer, René Ebeling, Markus Enzweiler,
• Abstract要約: 時系列異常検出器は、制約のない実行下で、ワークステーションクラスのハードウェアで一般的に比較される。 しかし、車内監視は、限られたCPU並列性の下で予測可能なレイテンシと安定した動作を必要とする。 本稿では,プロプライエタリな自動車テレメトリに関する実証的研究として,デプロイ指向評価プロトコルであるECoLADを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7751300245073598
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Time-series anomaly detectors are commonly compared on workstation-class hardware under unconstrained execution. In-vehicle monitoring, however, requires predictable latency and stable behavior under limited CPU parallelism. Accuracy-only leaderboards can therefore misrepresent which methods remain feasible under deployment-relevant constraints. We present ECoLAD (Efficiency Compute Ladder for Anomaly Detection), a deployment-oriented evaluation protocol instantiated as an empirical study on proprietary automotive telemetry (anomaly rate ${\approx}$0.022) and complementary public benchmarks. ECoLAD applies a monotone compute-reduction ladder across heterogeneous detector families using mechanically determined, integer-only scaling rules and explicit CPU thread caps, while logging every applied configuration change. Throughput-constrained behavior is characterized by sweeping target scoring rates and reporting (i) coverage (the fraction of entities meeting the target) and (ii) the best AUC-PR achievable among measured ladder configurations satisfying the target. On constrained automotive telemetry, lightweight classical detectors sustain both coverage and detection lift above the random baseline across the full throughput sweep. Several deep methods lose feasibility before they lose accuracy.
• Abstract（参考訳）: 時系列異常検出器は、制約のない実行下で、ワークステーションクラスのハードウェアで一般的に比較される。 しかし、車内監視は、限られたCPU並列性の下で予測可能なレイテンシと安定した動作を必要とする。 したがって、正確性のみのリーダボードは、デプロイ関連制約の下でどのメソッドが実行可能であるかを誤って表現することができる。 ECoLAD (Efficiency Compute Ladder for Anomaly Detection) は、プロプライエタリな自動車テレメトリ(アノマリーレート${\approx}$0.022)と補完的な公開ベンチマークに関する実証研究としてインスタンス化されたデプロイメント指向評価プロトコルである。 ECoLADは、機械的に決定された整数のみのスケーリングルールと明示的なCPUスレッドキャップを使用して、不均一な検出器ファミリーにモノトン計算還元ラグを適用し、適用されたすべての設定変更をロギングする。 スループット制約された行動は、目標得点率の掃討と報告によって特徴づけられる 一 対象にあつる団体の比率)及び (II)目標を満足する測定はしご構成のうち最高のAUC-PRが得られる。 制約付き自動車テレメトリでは、軽量な古典検出器が全スループットスイープを横切るランダムベースライン上のカバーと検出リフトの両方を維持できる。 いくつかのディープメソッドは、精度を失う前に実現可能性を失う。

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