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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07381v2
• Date: Fri, 24 Mar 2023 07:15:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-27 18:22:53.823493
• 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: 実時間産業異常検出のための高速適応パッチメモリ(FAPM)を提案する。 FAPMは、パッチとレイヤレベルでイメージの埋め込み機能を格納する、パッチとレイヤのメモリバンクを利用する。 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。
• 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 shown exceptional performance in detecting industrial anomalies by comparing features of target images with normal images. However, some methods do not meet the speed requirements of real-time inference, which is crucial for real-world applications. To address this issue, we propose a new method called Fast Adaptive Patch Memory (FAPM) for real-time industrial anomaly detection. FAPM utilizes patch-wise and layer-wise memory banks that store the embedding features of images at the patch and layer level, respectively, which eliminates unnecessary repetitive computations. We also propose patch-wise adaptive coreset sampling for faster and more accurate detection. FAPM performs well in 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とを比較することで, 産業異常の検出において, 例外的な性能を示した。 しかし,いくつかの手法は実世界のアプリケーションにとって重要なリアルタイム推論の速度要件を満たしていない。 そこで本研究では,リアルタイム産業的異常検出のための高速適応パッチメモリ(fast adaptive patch memory, fapm)という新しい手法を提案する。 FAPMはパッチワイドとレイヤワイドのメモリバンクを使用して,イメージの埋め込み機能をそれぞれパッチレベルとレイヤレベルに格納する。 また,より高速かつ正確な検出のためのパッチアダプティブ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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