論文の概要: IM-IAD: Industrial Image Anomaly Detection Benchmark in Manufacturing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13359v1
- Date: Tue, 31 Jan 2023 01:24:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-01 18:00:34.913572
- Title: IM-IAD: Industrial Image Anomaly Detection Benchmark in Manufacturing
- Title(参考訳): im-iad:工業用画像異常検出ベンチマーク
- Authors: Guoyang Xie, Jinbao Wang, Jiaqi Liu, Jiayi Lyu, Yong Liu, Chengjie
Wang, Feng Zheng, Yaochu Jin
- Abstract要約: 近年、多くの高度なアルゴリズムが公表されているが、その性能は大幅に低下している。
我々の知る限り、IAD法は体系的に評価されていない。
この問題を解決するために、まず、これらのアルゴリズムの性能を評価するための均一なIM設定を提案する。
7つの主流データセットに16のアルゴリズムを含む包括的画像異常検出ベンチマーク(IM-IAD)を巧みに構築する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 55.64447989170457
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Image anomaly detection (IAD) is an emerging and vital computer vision task
in industrial manufacturing (IM). Recently many advanced algorithms have been
published, but their performance deviates greatly. We realize that the lack of
actual IM settings most probably hinders the development and usage of these
methods in real-world applications. As far as we know, IAD methods are not
evaluated systematically. As a result, this makes it difficult for researchers
to analyze them because they are designed for different or special cases. To
solve this problem, we first propose a uniform IM setting to assess how well
these algorithms perform, which includes several aspects, i.e., various levels
of supervision (unsupervised vs. semi-supervised), few-shot learning, continual
learning, noisy labels, memory usage, and inference speed. Moreover, we
skillfully build a comprehensive image anomaly detection benchmark (IM-IAD)
that includes 16 algorithms on 7 mainstream datasets with uniform settings. Our
extensive experiments (17,017 in total) provide in-depth insights for IAD
algorithm redesign or selection under the IM setting. Next, the proposed
benchmark IM-IAD gives challenges as well as directions for the future. To
foster reproducibility and accessibility, the source code of IM-IAD is uploaded
on the website, https://github.com/M-3LAB/IM-IAD.
- Abstract(参考訳): 画像異常検出(英: Image Anomaly Detection, IAD)は、産業生産におけるコンピュータビジョンの課題である。
近年多くの高度なアルゴリズムが公表されているが、性能は大幅に低下している。
実際のIM設定の欠如は、現実世界のアプリケーションにおけるこれらの手法の開発と利用を妨げていると考えられる。
我々の知る限り、IAD法は体系的に評価されていない。
その結果、研究者は異なるケースや特殊なケースのために設計されているため、分析を困難にしている。
この問題を解決するために,まず,様々な監視レベル(教師なしと半教師なし),少数ショット学習,連続学習,ノイズラベル,メモリ使用量,推論速度などを含む,アルゴリズムの性能を評価するための一様im設定を提案する。
さらに、均一な設定で7つの主流データセットに16のアルゴリズムを含む包括的画像異常検出ベンチマーク(IM-IAD)を巧みに構築する。
我々の広範な実験(合計17,017件)は、im設定下でiadアルゴリズムの再設計や選択に関する深い洞察を提供する。
次に、提案するベンチマークIM-IADは、今後の方向性と同様に課題を与える。
再現性とアクセシビリティを向上させるため、IM-IADのソースコードはhttps://github.com/M-3LAB/IM-IAD.comにアップロードされる。
関連論文リスト
- Segmenting Medical Images with Limited Data [7.83073107607804]
データ効率医療セグメンタ(DEMS)と呼ばれる半教師付き一貫性に基づくアプローチを提案する。
DEMSはエンコーダ・デコーダアーキテクチャを備え、開発されているオンライン自動拡張器(OAA)と残留ロバストネス強化(RRE)ブロックを組み込んでいる。
極端なデータ不足のシナリオ下では、私たちのDEMSは、それぞれU-Netとトップパフォーマンスの最先端手法と比較して、ダイススコアが16.85%と10.37%向上しました。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-12T11:41:18Z) - CANDY: A Benchmark for Continuous Approximate Nearest Neighbor Search with Dynamic Data Ingestion [8.036012885171166]
我々は、動的データ取り込みを伴う連続近似Nearest Neighbor Searchに適したベンチマークであるCANDYを紹介する。
CANDYは幅広いAKNNアルゴリズムを包括的に評価し、機械学習駆動推論のような高度な最適化を統合する。
多様なデータセットに対する評価では、より単純なAKNNベースラインが、リコールやレイテンシの点で、より複雑な選択肢を上回ることが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-28T04:46:11Z) - A-Bench: Are LMMs Masters at Evaluating AI-generated Images? [78.3699767628502]
A-Benchは、マルチモーダルモデル(LMM)がAI生成画像(AIGI)を評価するマスターであるかどうかを診断するために設計されたベンチマークである。
最終的に、16のテキスト・ツー・イメージモデルの2,864のAIGIがサンプリングされ、それぞれが人間の専門家によって注釈付けされた質問回答と組み合わせられ、18のLMMでテストされる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-05T08:55:02Z) - A Comprehensive Survey on Underwater Image Enhancement Based on Deep Learning [51.7818820745221]
水中画像強調(UIE)はコンピュータビジョン研究において重要な課題である。
多数のUIEアルゴリズムが開発されているにもかかわらず、網羅的で体系的なレビューはいまだに欠落している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-30T04:46:40Z) - A Weight-aware-based Multi-source Unsupervised Domain Adaptation Method for Human Motion Intention Recognition [11.78805948637625]
非教師なしドメイン適応(UDA)メソッドは、この問題に対して効果的な方法となっている。
ラベル付きデータは、対象の被写体だけでなく、互いに異なるかもしれない複数のソースの被写体から収集される。
本稿では,HMI を識別する UDA の新たな理論とアルゴリズムを開発し,MDD をマルチソース UDA 理論に拡張する。
開発したマルチソースUDA理論は理論的であり,対象対象に対する一般化誤差が保証される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-19T03:49:54Z) - Learning Feature Inversion for Multi-class Anomaly Detection under General-purpose COCO-AD Benchmark [101.23684938489413]
異常検出(AD)は、しばしば産業品質検査や医学的病変検査のための異常の検出に焦点が当てられている。
この研究はまず、COCOをADフィールドに拡張することにより、大規模で汎用的なCOCO-ADデータセットを構築する。
セグメンテーション分野のメトリクスにインスパイアされた我々は、より実用的なしきい値に依存したAD固有のメトリクスをいくつか提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-16T17:38:26Z) - Assessor360: Multi-sequence Network for Blind Omnidirectional Image
Quality Assessment [50.82681686110528]
Blind Omnidirectional Image Quality Assessment (BOIQA)は、全方位画像(ODI)の人間の知覚品質を客観的に評価することを目的としている。
ODIの品質評価は、既存のBOIQAパイプラインがオブザーバのブラウジングプロセスのモデリングを欠いているという事実によって著しく妨げられている。
Assessor360と呼ばれるBOIQAのための新しいマルチシーケンスネットワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-18T13:55:28Z) - Anomaly Detection Based on Selection and Weighting in Latent Space [73.01328671569759]
SWADと呼ばれる新しい選択および重み付けに基づく異常検出フレームワークを提案する。
ベンチマークと実世界のデータセットによる実験は、SWADの有効性と優位性を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-08T10:56:38Z) - Morphing Attack Detection -- Database, Evaluation Platform and
Benchmarking [16.77282920396874]
モーフィング攻撃は顔認識システム(FRS)に深刻な脅威をもたらしている
最近の研究で報告されている進歩の数にもかかわらず、独立したベンチマーク、一般化可能性の課題、年齢、性別、民族性の考慮といった深刻な未解決の問題に留意する。
そこで本研究では,MADの進歩を促進するために,新たなシークエンスデータセットを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-11T14:11:09Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。