論文の概要: Hypergraph-Enhanced Training-Free and Language-Free Few-Shot Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.10628v1
• Date: Mon, 11 May 2026 14:20:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-12 23:28:50.888228
• Title: Hypergraph-Enhanced Training-Free and Language-Free Few-Shot Anomaly Detection
• Title（参考訳）: Hypergraph-Enhanced Training-Free and Language-free Few-Shot Anomaly Detection
• Authors: Guohuan Xie, Xin He, Dingying Fan, Siqi Li, Yun Liu,
• Abstract要約: FSAD (Few-shot Anomaly Detection) は大きな進歩を遂げているが、既存の手法は依然として重大な課題に直面している。 トレーニングフリーで、言語フリーで、ドメイン間で堅牢な新しいFSADフレームワークであるHyperFSADを紹介します。 厳格なトレーニングフリーと言語フリーの設定の下で、HyperFSADは6つのデータセット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）: 12.830809328012164
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Few-shot anomaly detection (FSAD) has made significant strides, yet existing methods still face critical challenges: (i) dependence on task- or dataset-specific training/fine-tuning, (ii) reliance on language supervision or carefully hand-crafted prompts, and (iii) limited robustness across domains. In this paper, we introduce HyperFSAD, a novel FSAD framework that is training-free, language-free, and robust across domains, offering a powerful solution to these challenges. Built upon DINOv3 and a hypergraph-based inference mechanism, our approach performs inference without any task-specific optimization or text prompts, while remaining competitive. Specifically, we replace sensitive nearest-neighbor / top-$n$ matching with \textbf{Sparse Hyper Matching}: \textit{sparsemax} first selects the most relevant support patches, which are then aggregated into a \textit{hyperedge} as compact normal evidence to suppress background noise and distractors. We further introduce \textbf{Dual-Branch Image Scoring}, which fuses \emph{spatial anomaly evidence} from the patch-grid anomaly map with \emph{global semantic deviation} captured by support-aware CLS matching, yielding a robust image-level anomaly score in a strictly visual manner. Notably, all components of HyperFSAD are purely visual, eliminating the need for labor-intensive hand-crafted text prompts. Under the stringent training-free and language-free setting, HyperFSAD achieves state-of-the-art performance across six datasets spanning four industrial datasets (MVTecAD, VisA, MPDD, BTAD) and two medical datasets (RESC, BraTS).
• Abstract（参考訳）: FSAD (Few-shot Anomaly Detection) は大きな進歩を遂げているが、既存の手法はまだ重要な課題に直面している。 (i)タスクやデータセット固有のトレーニング/ファインチューニングへの依存 二 言語監督又は慎重に手作りのプロンプトに依存して、 (三)ドメイン間の堅牢性に制限がある。 本稿では,トレーニングフリーで,言語フリーで,ドメイン間で堅牢な新しいFSADフレームワークであるHyperFSADを紹介し,これらの課題に対する強力な解決策を提供する。 DINOv3とハイパーグラフベースの推論機構を基盤として,タスク固有の最適化やテキストプロンプトを使わずに推論を行う。 具体的には、まず最も関連性の高いサポートパッチを選択し、その後、バックグラウンドノイズや障害を抑えるためのコンパクトな正規証拠として \textit{hyperedge} に集約する。 さらに, パッチグリッドの異常マップから, サポート対応のCLSマッチングで取得した \emph{global semantic deviation} を融合し, 厳密に視覚的に頑健な画像レベルの異常スコアを得る, \textbf{Dual-Branch Image Scoring} を導入する。 特に、HyperFSADのすべてのコンポーネントは純粋に視覚的であり、労働集約的な手作りのテキストプロンプトは不要である。 厳格なトレーニングフリーで言語フリーな設定の下で、HyperFSADは、4つの産業データセット(MVTecAD、VisA、MPDD、BTAD)と2つの医療データセット(RESC、BraTS)にまたがる6つのデータセットにわたる最先端のパフォーマンスを達成する。

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