論文の概要: Generalizable Industrial Visual Anomaly Detection with Self-Induction Vision Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12311v1
• Date: Tue, 22 Nov 2022 14:56:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-23 18:30:30.200224
• Title: Generalizable Industrial Visual Anomaly Detection with Self-Induction Vision Transformer
• Title（参考訳）: 自己誘導型視覚変換器を用いた産業用視覚異常検出
• Authors: Haiming Yao, Xue Wang
• Abstract要約: 産業用視覚異常検出・局所化のための自己誘導型視覚変換器(SIVT)を提案する。 提案したSIVTは、まず、事前学習したCNNからプロパティ記述子として識別特徴を抽出し、抽出した特徴を自己監督的に再構成する。 その結果,AUROCでは2.8-6.3,APでは3.3-7.6の改善により,最先端検出性能を向上できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.116033262865781
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Industrial vision anomaly detection plays a critical role in the advanced intelligent manufacturing process, while some limitations still need to be addressed under such a context. First, existing reconstruction-based methods struggle with the identity mapping of trivial shortcuts where the reconstruction error gap is legible between the normal and abnormal samples, leading to inferior detection capabilities. Then, the previous studies mainly concentrated on the convolutional neural network (CNN) models that capture the local semantics of objects and neglect the global context, also resulting in inferior performance. Moreover, existing studies follow the individual learning fashion where the detection models are only capable of one category of the product while the generalizable detection for multiple categories has not been explored. To tackle the above limitations, we proposed a self-induction vision Transformer(SIVT) for unsupervised generalizable multi-category industrial visual anomaly detection and localization. The proposed SIVT first extracts discriminatory features from pre-trained CNN as property descriptors. Then, the self-induction vision Transformer is proposed to reconstruct the extracted features in a self-supervisory fashion, where the auxiliary induction tokens are additionally introduced to induct the semantics of the original signal. Finally, the abnormal properties can be detected using the semantic feature residual difference. We experimented with the SIVT on existing Mvtec AD benchmarks, the results reveal that the proposed method can advance state-of-the-art detection performance with an improvement of 2.8-6.3 in AUROC, and 3.3-7.6 in AP.
• Abstract（参考訳）: 産業的ビジョン異常検出は高度な知的製造プロセスにおいて重要な役割を担っているが、そのような状況下では、いくつかの制限に対処する必要がある。 まず, 既往の復元法は, 正常試料と異常試料との再構成誤差ギャップが正当である自明なショートカットの同一性マッピングに苦慮し, 検出能力の低下につながる。 次に,これまでの研究は主に,オブジェクトの局所的な意味を捉えてグローバルコンテキストを無視する畳み込みニューラルネットワーク(cnn)モデルに焦点をあてた。 さらに、既存の研究は、検出モデルが製品の1つのカテゴリしか持たない個々の学習手法に従っているが、複数のカテゴリに対する一般化可能な検出は検討されていない。 上記の制約に対処するため、教師なしの一般化可能な産業用視覚異常検出と位置決めのための自己誘導型視覚変換器(SIVT)を提案する。 The proposed SIVT first extracts discriminatory features from pre-trained CNN as property descriptors。 そして、自己誘導型視覚変換器を提案し、抽出した特徴を自己監督的に再構成し、補助誘導トークンを付加して元の信号の意味を誘導する。 最後に、セマンティクス特徴残差を用いて異常特性を検出することができる。 既存のMvtec ADベンチマークでSIVTを実験した結果,AUROCでは2.8-6.3,APでは3.3-7.6の改善により,最先端検出性能を向上できることがわかった。

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