論文の概要: PNI : Industrial Anomaly Detection using Position and Neighborhood Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12634v3
• Date: Thu, 30 Mar 2023 05:17:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-31 17:42:49.575377
• Title: PNI : Industrial Anomaly Detection using Position and Neighborhood Information
• Title（参考訳）: PNI : 位置情報と周辺情報を用いた産業異常検出
• Authors: Jaehyeok Bae, Jae-Han Lee, Seyun Kim
• Abstract要約: 本研究では,条件付き近傍特徴量を用いて正規分布を推定する新しいアルゴリズム textbfPNI を提案する。 我々はMVTec ADベンチマークデータセットの実験を行い、異常検出と局所化におけるtextbf99.56%と textbf98.98%のAUROCスコアを用いて最先端のパフォーマンスを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.316693022958221
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Because anomalous samples cannot be used for training, many anomaly detection and localization methods use pre-trained networks and non-parametric modeling to estimate encoded feature distribution. However, these methods neglect the impact of position and neighborhood information on the distribution of normal features. To overcome this, we propose a new algorithm, \textbf{PNI}, which estimates the normal distribution using conditional probability given neighborhood features, modeled with a multi-layer perceptron network. Moreover, position information is utilized by creating a histogram of representative features at each position. Instead of simply resizing the anomaly map, the proposed method employs an additional refine network trained on synthetic anomaly images to better interpolate and account for the shape and edge of the input image. We conducted experiments on the MVTec AD benchmark dataset and achieved state-of-the-art performance, with \textbf{99.56\%} and \textbf{98.98\%} AUROC scores in anomaly detection and localization, respectively.
• Abstract（参考訳）: 異常サンプルはトレーニングに使用できないため、多くの異常検出および局所化手法は事前学習されたネットワークと非パラメトリックモデリングを使用して符号化された特徴分布を推定する。 しかし,これらの手法は,通常の特徴の分布に及ぼす位置や周辺情報の影響を無視する。 これを解決するために,マルチ層パーセプトロンネットワークでモデル化した条件付き確率を用いて正規分布を推定する新しいアルゴリズムである \textbf{PNI} を提案する。 また、各位置に代表的特徴のヒストグラムを作成することで位置情報を利用する。 提案手法では, 単に異常マップをリサイズする代わりに, 合成異常画像に訓練された改良ネットワークを用いて, 入力画像の形状とエッジをよりよく補間し, 考慮する。 mvtec ad benchmarkデータセットを用いた実験を行い, 異常検出と局所化において, \textbf{99.56\%} と \textbf{98.98\%} aurocスコアを用いて最新性能を得た。

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