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

Cet article propose une méthode de détection d'anomalies appelée Chimera Training, axée sur les violations de contraintes sémantiques données sous forme de règles logiques sur des concepts visuels appris. Il utilise un évaluateur de règles neuronal qui compile les contraintes en graphes acycliques dirigés, apprenant des opérateurs logiques pour calculer les probabilités de satisfaction des règles, même avec des données d'entraînement rares pour les violations réelles.