Anomaly detection is important in many real-life applications. Recently, self-supervised learning has greatly helped deep anomaly detection by recognizing several geometric transformations. However these methods lack finer features, usually highly depend on the anomaly type, and do not perform well on fine-grained problems. To address these issues, we first introduce in this work three novel and efficient discriminative and generative tasks which have complementary strength: (i) a piece-wise jigsaw puzzle task focuses on structure cues; (ii) a tint rotation recognition is used within each piece, taking into account the colorimetry information; (iii) and a partial re-colorization task considers the image texture. In order to make the re-colorization task more object-oriented than background-oriented, we propose to include the contextual color information of the image border via an attention mechanism. We then present a new out-of-distribution detection function and highlight its better stability compared to existing methods. Along with it, we also experiment different score fusion functions. Finally, we evaluate our method on an extensive protocol composed of various anomaly types, from object anomalies, style anomalies with fine-grained classification to local anomalies with face anti-spoofing datasets. Our model significantly outperforms state-of-the-art with up to 36% relative error improvement on object anomalies and 40% on face anti-spoofing problems.


翻译:在许多现实应用中,异常的检测非常重要。 最近, 自我监督的学习通过识别几何转换, 极大地帮助了深层次异常现象的检测。 但是, 这些方法缺乏精细的特征, 通常高度依赖异常类型, 并且没有很好地处理细细细的问题。 为了解决这些问题, 我们首先在这项工作中引入三种新颖而高效的区别性和基因化任务, 具有互补的力度:(一) 以结构提示为焦点的拼图拼图拼图任务;(二) 每种作品中都使用色调识别, 同时考虑到色度信息;(三) 部分重新颜色化任务考虑图像纹理。 为了让重新颜色化任务更面向目标而非背景, 我们提议通过关注机制将图像边框的背景颜色信息包含在内。 然后我们提出一个新的分配外检测功能, 并突出它与现有方法相比的稳定性。 同时, 我们还试验不同的40组合功能。 最后, 我们评估了由各种异常对象类型组成的广泛协议的方法, 从对象异常类型, 从对象异常, 风格的风格, 我们的风格, 我们的异常性, 我们的风格, 与精确的变形的变型, 我们的变型, 我们的变型, 与精确的变型的变型, 我们的变型, 我们的变型, 的, 的, 的 的 的, 的, 的, 我们的, 与精确的, 等式的变式的, 我们的, 我们的, 的, 的, 的, 的, 我们的, 的, 的, 的, 的, 的, 等式的, 我们的, 等的, 等的, 的, 等的, 等的, 等式的, 等的, 等的, 等的, 等的, 等的, 等的, 等的, 等的, 等的, 等的, 等的, 等式的, 等式的, 等的, 等式的, 等式的, 等的, 等式的, 等式的, 等的, 等式的, 等式的, 等式的, 等式, 等式的, 等式的, 等式的, 等式的, 等式的,

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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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