Anomaly detection aims to separate anomalies from normal samples, and the pretrained network is promising for anomaly detection. However, adapting the pretrained features would be confronted with the risk of pattern collapse when finetuning on one-class training data. In this paper, we propose an anomaly detection framework called constrained adaptive projection with pretrained features (CAP). Combined with pretrained features, a simple linear projection head applied on a specific input and its k most similar pretrained normal representations is designed for feature adaptation, and a reformed self-attention is leveraged to mine the inner-relationship among one-class semantic features. A loss function is proposed to avoid potential pattern collapse. Concretely, it considers the similarity between a specific data and its corresponding adaptive normal representation, and incorporates a constraint term slightly aligning pretrained and adaptive spaces. Our method achieves state-ofthe-art anomaly detection performance on semantic anomaly detection and sensory anomaly detection benchmarks including 96.5% AUROC on CIFAR- 100 dataset, 97.0% AUROC on CIFAR-10 dataset and 89.9% AUROC on MvTec dataset.


翻译:异常探测的目的是将异常现象与正常样本分开,而且预先培训的网络有希望发现异常现象。然而,在对单级培训数据进行微调时,调整预先培训的特征将面临模式崩溃的风险。在本文件中,我们提议了一个异常探测框架,称为限制适应性预测,带有预先培训的特点(CAP)。结合预先培训的特点,设计了一个简单的线性投影头,用于特定输入,其最类似的预先培训的正常显示,是为了适应特征,并且利用经过改革的自我注意,将单级语义特征之间的内缘关系埋入地雷中。提议了一个损失功能,以避免潜在模式崩溃。具体地说,它考虑到特定数据与其相应的适应性正常表述的相似性,并纳入了一个约束性术语,即对预先培训和适应性空间略作调整。我们的方法在语义异常探测和感官异常探测基准方面达到了最先进的异常性探测性能,其中包括:CFAR-100数据集的96.5% AUROC,CIFAR-10数据集的97.0% AUROC和MVTec数据集的89.9。

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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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