Anomaly detection with only prior knowledge from normal samples attracts more attention because of the lack of anomaly samples. Existing CNN-based pixel reconstruction approaches suffer from two concerns. First, the reconstruction source and target are raw pixel values that contain indistinguishable semantic information. Second, CNN tends to reconstruct both normal samples and anomalies well, making them still hard to distinguish. In this paper, we propose Anomaly Detection TRansformer (ADTR) to apply a transformer to reconstruct pre-trained features. The pre-trained features contain distinguishable semantic information. Also, the adoption of transformer limits to reconstruct anomalies well such that anomalies could be detected easily once the reconstruction fails. Moreover, we propose novel loss functions to make our approach compatible with the normal-sample-only case and the anomaly-available case with both image-level and pixel-level labeled anomalies. The performance could be further improved by adding simple synthetic or external irrelevant anomalies. Extensive experiments are conducted on anomaly detection datasets including MVTec-AD and CIFAR-10. Our method achieves superior performance compared with all baselines.


翻译:由于缺乏异常样本,以普通样本的先前知识为唯一知识进行异常检测会受到更多关注。现有的CNN像素重建方法存在两个问题。首先,重建源和目标是原始像素值,含有无法区分的语义信息。第二,CNN往往对正常样本和异常进行良好的重建,使其仍然难以区分。在本文中,我们建议Anocally Setroxex(ADTRT)应用变压器来重建培训前的特征。培训前的特征包含可辨别的语义信息。此外,采用变压器限制来重建异常现象,这样一旦重建失败,就很容易发现异常现象。此外,我们建议采用新的损失功能,使我们的方法与普通的样本案例和图像级别和像素等级标签的异常案例相匹配。通过添加简单的合成或外部无关的异常,可以进一步改进性能。对异常检测数据集进行了广泛的实验,包括MVTec-AD和CIFAR-10。我们的方法比所有基线都具有更高的性能。

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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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