論文の概要: Unsupervised Visual Defect Detection with Score-Based Generative Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16092v1
• Date: Tue, 29 Nov 2022 11:06:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-30 16:30:25.644954
• Title: Unsupervised Visual Defect Detection with Score-Based Generative Model
• Title（参考訳）: スコアベース生成モデルによる教師なし視覚欠陥検出
• Authors: Yapeng Teng, Haoyang Li, Fuzhen Cai, Ming Shao, Siyu Xia
• Abstract要約: 我々は、教師なしの視覚的欠陥検出とローカライゼーションタスクに焦点をあてる。 近年のスコアベース生成モデルに基づく新しいフレームワークを提案する。 提案手法を複数のデータセット上で評価し,その有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.610722842950555
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Anomaly Detection (AD), as a critical problem, has been widely discussed. In this paper, we specialize in one specific problem, Visual Defect Detection (VDD), in many industrial applications. And in practice, defect image samples are very rare and difficult to collect. Thus, we focus on the unsupervised visual defect detection and localization tasks and propose a novel framework based on the recent score-based generative models, which synthesize the real image by iterative denoising through stochastic differential equations (SDEs). Our work is inspired by the fact that with noise injected into the original image, the defects may be changed into normal cases in the denoising process (i.e., reconstruction). First, based on the assumption that the anomalous data lie in the low probability density region of the normal data distribution, we explain a common phenomenon that occurs when reconstruction-based approaches are applied to VDD: normal pixels also change during the reconstruction process. Second, due to the differences in normal pixels between the reconstructed and original images, a time-dependent gradient value (i.e., score) of normal data distribution is utilized as a metric, rather than reconstruction loss, to gauge the defects. Third, a novel $T$ scales approach is developed to dramatically reduce the required number of iterations, accelerating the inference process. These practices allow our model to generalize VDD in an unsupervised manner while maintaining reasonably good performance. We evaluate our method on several datasets to demonstrate its effectiveness.
• Abstract（参考訳）: 重要な問題として,異常検出(AD)が広く議論されている。 本稿では,多くの産業応用において,視覚欠陥検出(VDD)という特定の問題に特化している。 そして実際には、欠陥画像のサンプルは非常に稀で収集が難しい。 そこで我々は,教師なしの視覚的欠陥検出と局所化タスクに着目し,確率微分方程式(SDE)を通して実像を反復分解して合成する,最近のスコアベース生成モデルに基づく新しいフレームワークを提案する。 我々の研究は、元の画像にノイズが注入された場合、欠陥はデノナイジング過程(すなわち再構成)の通常のケースに変化する可能性があるという事実に触発されている。 まず、異常データが正規データ分布の低確率密度領域にあるという仮定に基づいて、再構成に基づくアプローチをVDDに適用した場合に発生する一般的な現象を説明する。 第2に、再構成された画像と元の画像との正常画素の差から、正規データ分布の時間依存勾配値(すなわちスコア)を再構成損失ではなくメトリクスとして活用し、欠陥を計測する。 第3に、新しい$T$scalesアプローチが開発され、必要なイテレーション数を劇的に減らし、推論プロセスが加速される。 これらのプラクティスにより、我々のモデルは、合理的に優れた性能を維持しながら、教師なしの方法でVDDを一般化することができる。 提案手法を複数のデータセット上で評価し,その有効性を実証する。

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