When Rule Violations Are Rare: Chimera Training for Logical Anomaly Detection

Dieses Papier schlägt eine Methode zur Anomalieerkennung namens Chimera Training vor, die sich auf Verletzungen semantischer Beschränkungen konzentriert, die als logische Regeln über erlernte visuelle Konzepte gegeben sind. Es verwendet einen neuronalen Regel-Evaluator, der Beschränkungen in gerichtete azyklische Graphen kompiliert und logische Operatoren lernt, um Regelerfüllungswahrscheinlichkeiten zu berechnen, selbst bei knappen Trainingsdaten für tatsächliche Verstöße.