FastRecon: اكتشاف الشذوذ الصناعي القائم على إعادة بناء الميزات السريع عبر عينات قليلة

في الكشف عن الشذوذ الصناعي، تصبح كفاءة البيانات وقدرة التحويل السريع عبر المنتجات من المشكلات الأساسية عند تطوير خوارزميات الكشف. تميل الطرق الحالية إلى استهلاك كميات كبيرة من البيانات، وتعمل بطريقة نموذج واحد لكل فئة، مما يعيق فعاليتها في السياقات الصناعية الواقعية. في هذا البحث، نقترح استراتيجية للكشف عن الشذوذ بعينات قليلة (few-shot) تعمل في بيئة منخفضة البيانات، ويمكنها التعميم عبر المنتجات دون تكلفة. بالاعتماد على عينة استفسار معيبة، نقترح استخدام عدد قليل من العينات الطبيعية كمرجع لإعادة بناء النسخة الطبيعية لها، حيث يمكن تحقيق الكشف عن الشذوذ النهائي من خلال محاذاة العينات. وبشكل خاص، نُقدّم تنظيمًا جديدًا للانحدار مع تقوية التوزيع، بهدف الحصول على التحويل الأمثل من الميزات الداعمة إلى الميزات الاستفسارية، مما يضمن أن يكون نتيجة إعادة البناء متماثلة بصريًا مع العينة الاستفسارية، وفي الوقت نفسه يحافظ على خصائص العينات الطبيعية. تُظهر النتائج التجريبية أن طريقةنا تتفوّق بشكل ملحوظ على أحدث الطرق المُعلَّقة في أداء AUROC على مستوى الصورة وعلى مستوى البكسل، في سيناريوهات تتراوح بين 2 و8 عينات. علاوةً على ذلك، وباستخدام عدد محدود جدًا من العينات التدريبية (أقل من 8 عينات)، تحقق طريقتنا أداءً تنافسيًا مع الطرق التقليدية للكشف عن الشذوذ (AD) التي تُدرّب على كميات كبيرة جدًا من العينات الطبيعية.