This paper considers few-shot anomaly detection (FSAD), a practical yet under-studied setting for anomaly detection (AD), where only a limited number of normal images are provided for each category at training. So far, existing FSAD studies follow the one-model-per-category learning paradigm used for standard AD, and the inter-category commonality has not been explored. Inspired by how humans detect anomalies, i.e., comparing an image in question to normal images, we here leverage registration, an image alignment task that is inherently generalizable across categories, as the proxy task, to train a category-agnostic anomaly detection model. During testing, the anomalies are identified by comparing the registered features of the test image and its corresponding support (normal) images. As far as we know, this is the first FSAD method that trains a single generalizable model and requires no re-training or parameter fine-tuning for new categories. Experimental results have shown that the proposed method outperforms the state-of-the-art FSAD methods by 3%-8% in AUC on the MVTec and MPDD benchmarks.


翻译:本文考虑了几发异常点检测(FSAD),这是一个实际的、但研究不足的异常点检测(AD)环境,对异常点检测(AD)而言,培训中每个类别仅提供数量有限的正常图像。到目前为止,现有的FSAD研究遵循了标准AD使用的每类一模学习模式,而且没有探索类别间共性。受人类如何检测异常点(即将有关图像与正常图像进行比较)的启发,我们在这里利用了作为代理任务的图象登记,这一图像调整任务在类别之间必然可以普遍适用,以培训一个类别不可知异常点检测模型。测试期间,通过比较测试图像的登记特征及其相应的支持(正常)图像,确定了异常点。据我们所知,这是FSAD第一种方法,即培训一个单一通用模型,不需要对新类别进行再培训或参数微调。实验结果表明,拟议方法在MVTec和MPDD基准上比AUC的FSAD方法高出3%-8%。

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在数据挖掘中,异常检测(英语:anomaly detection)对不符合预期模式或数据集中其他项目的项目、事件或观测值的识别。通常异常项目会转变成银行欺诈、结构缺陷、医疗问题、文本错误等类型的问题。异常也被称为离群值、新奇、噪声、偏差和例外。 特别是在检测滥用与网络入侵时,有趣性对象往往不是罕见对象,但却是超出预料的突发活动。这种模式不遵循通常统计定义中把异常点看作是罕见对象,于是许多异常检测方法(特别是无监督的方法)将对此类数据失效,除非进行了合适的聚集。相反,聚类分析算法可能可以检测出这些模式形成的微聚类。 有三大类异常检测方法。[1] 在假设数据集中大多数实例都是正常的前提下,无监督异常检测方法能通过寻找与其他数据最不匹配的实例来检测出未标记测试数据的异常。监督式异常检测方法需要一个已经被标记“正常”与“异常”的数据集,并涉及到训练分类器(与许多其他的统计分类问题的关键区别是异常检测的内在不均衡性)。半监督式异常检测方法根据一个给定的正常训练数据集创建一个表示正常行为的模型,然后检测由学习模型生成的测试实例的可能性。
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