Bernardo Perrone Ribeiro氏ら、Flownomalyで少量異常検知の最高性能達成
Bernardo Perrone Ribeiro氏らは2026年10月23日(現地時間)、arXiv cs.CVを通じて、少量データ異常検知（Few-Shot Anomaly Detection）における新手法「Flownomaly」に関する論文を発表した。この手法は、DINOv2特徴空間において正常な対応物を回復する問題として異常検知を定式化し、条件付きフローマッチングを用いることで、単一ステップでのクエリトークン回復を実現する。MVTec-ADやVisAといった主要ベンチマークで最先端の性能を達成し、特に1-shot設定での画像レベルおよびピクセルレベルAUROCで高い数値を記録した。