論文の概要: Mixture Prototype Flow Matching for Open-Set Supervised Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.02438v2
• Date: Wed, 13 May 2026 14:58:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-14 17:13:58.745831
• Title: Mixture Prototype Flow Matching for Open-Set Supervised Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 開集合監督型異常検出のための混合型フローマッチング
• Authors: Fuyun Wang, Yuanzhi Wang, Xu Guo, Sujia Huang, Tong Zhang, Dan Wang, Hui Yan, Xin Liu, Zhen Cui,
• Abstract要約: Open-set supervised Anomaly Detection (OSAD) は、限られた異常監視を用いて、目に見えない異常を識別することを目的としている。 通常の特徴分布から構造付きガウス混合プロトタイプ空間への連続的な変換を学習するフレームワークを提案する。 MPFMは、シングルおよびマルチアノマリー設定の両方で、様々なベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.96735569500412
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Open-set supervised anomaly detection (OSAD) aims to identify unseen anomalies using limited anomalous supervision. However, existing prototype-based methods typically model normal data via a unimodal Gaussian prior, failing to capture inherent multi-modality and resulting in blurred decision boundaries. To address this, we propose Mixture Prototype Flow Matching (MPFM), a framework that learns a continuous transformation from normal feature distributions to a structured Gaussian mixture prototype space. Departing from traditional flow-based approaches that rely on a single velocity vector, MPFM explicitly models the velocity field as a Gaussian mixture prior where each component corresponds to a distinct normal class. This design facilitates mode-aware and semantically coherent distribution transport. Furthermore, we introduce a Mutual Information Maximization Regularizer (MIMR) to prevent prototype collapse and maximize normal-anomaly separability. Extensive experiments demonstrate that MPFM achieves state-of-the-art performance across diverse benchmarks under both single- and multi-anomaly settings.
• Abstract（参考訳）: Open-set supervised Anomaly Detection (OSAD) は、限られた異常監視を用いて、目に見えない異常を識別することを目的としている。 しかし、既存のプロトタイプベースの手法は、通常、非モダルガウシアンによる通常のデータをモデル化し、固有の多重モードを捉えず、その結果、曖昧な決定境界が生じる。 そこで我々は,通常の特徴分布から構造付きガウス混合プロトタイプ空間への連続的な変換を学習するフレームワークであるMixture Prototype Flow Matching (MPFM)を提案する。 単一速度ベクトルに依存する従来のフローベースアプローチとは別に、MPFMは各成分が別の正規クラスに対応する前のガウス混合として速度場を明示的にモデル化する。 この設計は、モード認識とセマンティックコヒーレントな分散輸送を容易にする。 さらに,Multual Information Maximization Regularizer (MIMR)を導入し,プロトタイプの崩壊を防止し,正常・異常分離性を最大化する。 大規模な実験により、MPFMはシングルおよびマルチアノマリー設定の両方で、様々なベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成している。

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