論文の概要: The MVTec 3D-AD Dataset for Unsupervised 3D Anomaly Detection and
Localization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.09045v1
- Date: Thu, 16 Dec 2021 17:35:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-17 15:48:16.434014
- Title: The MVTec 3D-AD Dataset for Unsupervised 3D Anomaly Detection and
Localization
- Title(参考訳): MVTec 3D-ADデータセットによる教師なし3次元異常検出と位置推定
- Authors: Paul Bergmann, Xin Jin, David Sattlegger, Carsten Steger
- Abstract要約: 教師なし異常検出と局所化のタスクのための,最初の包括的3Dデータセットを提案する。
これは、モデルが製造された製品の様々な種類の欠陥を検出する必要がある実世界の視覚検査シナリオにインスパイアされている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 17.437967037670813
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce the first comprehensive 3D dataset for the task of unsupervised
anomaly detection and localization. It is inspired by real-world visual
inspection scenarios in which a model has to detect various types of defects on
manufactured products, even if it is trained only on anomaly-free data. There
are defects that manifest themselves as anomalies in the geometric structure of
an object. These cause significant deviations in a 3D representation of the
data. We employed a high-resolution industrial 3D sensor to acquire depth scans
of 10 different object categories. For all object categories, we present a
training and validation set, each of which solely consists of scans of
anomaly-free samples. The corresponding test sets contain samples showing
various defects such as scratches, dents, holes, contaminations, or
deformations. Precise ground-truth annotations are provided for every anomalous
test sample. An initial benchmark of 3D anomaly detection methods on our
dataset indicates a considerable room for improvement.
- Abstract(参考訳): 教師なし異常検出と局所化のための,最初の包括的3Dデータセットを提案する。
たとえ異常のないデータだけをトレーニングしても、モデルが製造製品の様々なタイプの欠陥を検知しなければならない、実世界のビジュアルインスペクションシナリオに触発されたものだ。
物体の幾何学的構造に異常として現れる欠陥がある。
これはデータの3次元表現に重大な偏りを引き起こす。
我々は高分解能な工業用3Dセンサを用いて10種類の物体の深度スキャンを行った。
すべての対象カテゴリに対して、トレーニングと検証セットを提示し、それぞれが異常のないサンプルのスキャンのみからなる。
対応するテストセットには、傷、歯列、穴、汚染、変形などの様々な欠陥を示すサンプルが含まれている。
異常なテストサンプル毎に正確な地上アノテーションが提供されている。
データセット上の3次元異常検出手法の最初のベンチマークは、改善の余地がかなりあることを示している。
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