論文の概要: FAPM: Fast Adaptive Patch Memory for Real-time Industrial Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07381v1
• Date: Mon, 14 Nov 2022 14:10:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 18:42:29.157369
• Title: FAPM: Fast Adaptive Patch Memory for Real-time Industrial Anomaly Detection
• Title（参考訳）: FAPM: リアルタイム産業異常検出のための高速適応パッチメモリ
• Authors: Donghyeong Kim, Chaewon Park, Suhwan Cho and Sangyoun Lee
• Abstract要約: 本稿では,ファストアダプティブ・パッチ・メモリ(FAPM)を用いたリアルタイム産業異常検出手法を提案する。 FAPMは、パッチレベルとレイヤレベルのイメージの埋め込み機能を節約する、パッチワイドとレイヤワイドのメモリバンクで構成されている。 FAPMは、他の最先端手法と比較して精度と速度の両方で良好に機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3618231694900924
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Feature embedding-based methods have performed exceptionally well in detecting industrial anomalies by comparing the features of the target image and the normal image. However, such approaches do not consider the inference speed, which is as important as accuracy in real-world applications. To relieve this issue, we propose a method called fast adaptive patch memory (FAPM) for real-time industrial anomaly detection. FAPM consists of patch-wise and layer-wise memory banks that save the embedding features of images in patch-level and layer-level, eliminating unnecessary repeated calculations. We also propose patch-wise adaptive coreset sampling for fast and accurate detection. FAPM performs well for both accuracy and speed compared to other state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 特徴埋め込みに基づく手法は, 対象画像の特徴と正常画像の特徴を比較することで, 産業的異常の検出に非常に有用である。 しかし、そのような手法は、現実のアプリケーションでは精度と同じくらい重要な推論速度を考慮しない。 この問題を解消するために,実時間産業異常検出のための高速適応型パッチメモリ(FAPM)を提案する。 FAPMはパッチ単位とレイヤ単位のメモリバンクで構成され、パッチレベルとレイヤレベルのイメージの埋め込み機能を節約し、不要な繰り返し計算を排除している。 また、高速かつ正確な検出のためのパッチワイド適応コアセットサンプリングを提案する。 FAPMは、他の最先端手法と比較して精度と速度の両方で良好に機能する。

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