論文の概要: Deep Visual Anomaly Detection in Industrial Manufacturing: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11514v1
• Date: Fri, 27 Jan 2023 03:18:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-30 16:31:35.530001
• Title: Deep Visual Anomaly Detection in Industrial Manufacturing: A Survey
• Title（参考訳）: 工業生産における深部視覚異常検出:調査
• Authors: Jiaqi Liu, Guoyang Xie, Jingbao Wang, Shangnian Li, Chengjie Wang, Feng Zheng, Yaochu Jin
• Abstract要約: 本稿では,ディープラーニングに基づく視覚異常検出手法の総合的なレビューを行う。 視覚異常検出のオープニング課題をいくつか紹介する。 研究成果を要約し,今後の研究方向性を指摘する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.20905210706479
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The recent rapid development of deep learning has laid a milestone in visual anomaly detection (VAD). In this paper, we provide a comprehensive review of deep learning-based visual anomaly detection techniques, from the perspectives of neural network architectures, levels of supervision, loss functions, metrics and datasets. In addition, we extract the new setting from industrial manufacturing and review the current VAD approaches under our proposed our new setting. Moreover, we highlight several opening challenges for visual anomaly detection. The merits and downsides of representative network architectures under varying supervision are discussed. Finally, we summarize the research findings and point out future research directions. More resources are available at https://github.com/M-3LAB/awesome-industrial-anomaly-detection
• Abstract（参考訳）: 近年のディープラーニングの急速な発展は、視覚異常検出(VAD)のマイルストーンとなった。 本稿では,ニューラルネットワークアーキテクチャ,監視レベル,損失関数,メトリクス,データセットの観点から,ディープラーニングに基づく視覚異常検出手法の包括的なレビューを行う。 また, 工業生産から新たな環境を抽出し, 我々の提案した新たな環境下での現在のVADアプローチを概観する。 さらに,視覚異常検出のオープニング課題をいくつか挙げる。 各種監視下の代表的ネットワークアーキテクチャのメリットと欠点について論じる。 最後に,研究成果を要約し,今後の研究方向性を指摘する。 さらなるリソースはhttps://github.com/M-3LAB/awesome-industrial-anomaly-detectionにある。

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