異常検出

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spostrzeżenie - 異常検出

本稿では、視覚障害者の安全確保のため、エゴセントリックな360度カメラ映像から異常行動を検出し、その方向を特定する新しい手法を提案しています。

本稿では、大規模言語モデル（LLM）を活用して、サイバーフィジカルシステム（CPS）の設計ドキュメントから物理的不変量を自動的に抽出し、異常検出に利用する新しい手法を提案する。

本稿では、深層学習を用いて、ラベル付けされていない蒸気タービン運用データから異常を検出する新しい教師なし学習アプローチを提案する。

鉱業用コンベアベルトの異常動作をリアルタイムで検出する、リソースの限られたマイクロコントローラーに実装可能な、2つの新しいパターン認識手法を提案する。

本稿では、大規模な視覚言語モデルCLIPに基づいた新しい異常検出フレームワークSOWAを提案する。SOWAは、CLIPの階層的な特徴を効果的に活用するために、固定ウィンドウ自己注意機構と学習可能なプロンプトを用いることで、従来手法よりも高精度な異常検出を実現する。

本稿では、データ汚染の存在下で視覚的異常を検出するための新しい適応偏差学習フレームワークを提案する。このフレームワークは、動的なインスタンスの重み付けと尤度ベースのソフト偏差目標関数を組み込み、データ汚染に対処しながら異常スコアを計算する。

クラウドへの接続が制限されたエッジデバイスにおいて、知識グラフを継続的に適応させることで、進化する異常にも対応可能な、効率的かつ正確な異常検出フレームワークを提案する。

本稿では、ラベル付けされた故障データの不足という課題に対処するため、シグネチャ分析に基づく教師なし異常生成手法を用いて、三相誘導モーターの故障診断のための新しい機械学習アプローチを提案する。

監視ビデオにおける異常検出において、RGBとオプティカルフローの両方の特徴量を抽出するTwo-Stream I3D畳み込みネットワークを用いることで、従来の手法よりも高い精度を実現できる。

本稿では、シーン内の他のインスタンスとの相対的な「異質に見える」オブジェクトを識別することに焦点を当てた、新しい異常検出（AD）問題とそのための新規ベンチマークと手法を提案する。

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