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

Este artigo propõe um método de detecção de anomalias chamado Chimera Training, focado em violações de restrições semânticas dadas como regras lógicas sobre conceitos visuais aprendidos. Utiliza um avaliador de regras neural que compila restrições em grafos, aprendendo operadores lógicos para calcular probabilidades de satisfação de regras, mesmo com dados de treinamento escassos para violações reais.