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

Este artículo propone un método de detección de anomalías llamado Chimera Training, centrado en violaciones de restricciones semánticas dadas como reglas lógicas sobre conceptos visuales aprendidos. Utiliza un evaluador de reglas neuronal que compila las restricciones en grafos acíclicos dirigidos, aprendiendo operadores lógicos para calcular probabilidades de satisfacción de reglas, incluso con datos de entrenamiento escasos para violaciones reales.