論文の概要: Collaborative Discrepancy Optimization for Reliable Image Anomaly Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08769v1
• Date: Fri, 17 Feb 2023 09:05:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-20 15:22:11.330255
• Title: Collaborative Discrepancy Optimization for Reliable Image Anomaly Localization
• Title（参考訳）: 画像異常位置推定のための協調的離散性最適化
• Authors: Yunkang Cao, Xiaohao Xu, Zhaoge Liu, Weiming Shen
• Abstract要約: ほとんどの教師なし画像異常局所化法は、畳み込みニューラルネットワークの高一般化能力のため、過一般化に苦しむ。 本研究は, 正常な特徴分布と異常な特徴分布を協調的に最適化し, 合成異常を補うことを提案する。 MVTec2D と MVTec3D の実験により,CDO がオーバージェネリゼーションを効果的に軽減し,実時間計算効率で高精度な局所化性能が得られることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.5020028390775115
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most unsupervised image anomaly localization methods suffer from overgeneralization because of the high generalization abilities of convolutional neural networks, leading to unreliable predictions. To mitigate the overgeneralization, this study proposes to collaboratively optimize normal and abnormal feature distributions with the assistance of synthetic anomalies, namely collaborative discrepancy optimization (CDO). CDO introduces a margin optimization module and an overlap optimization module to optimize the two key factors determining the localization performance, i.e., the margin and the overlap between the discrepancy distributions (DDs) of normal and abnormal samples. With CDO, a large margin and a small overlap between normal and abnormal DDs are obtained, and the prediction reliability is boosted. Experiments on MVTec2D and MVTec3D show that CDO effectively mitigates the overgeneralization and achieves great anomaly localization performance with real-time computation efficiency. A real-world automotive plastic parts inspection application further demonstrates the capability of the proposed CDO. Code is available on https://github.com/caoyunkang/CDO.
• Abstract（参考訳）: ほとんどの教師なし画像異常局所化法は畳み込みニューラルネットワークの高一般化能力のために過一般化に悩まされ、信頼性の低い予測に繋がる。 一般化を緩和するため,本研究は,合成異常の助けを借りて,正規特徴分布と異常特徴分布を協調的に最適化することを提案する。 cdoはマージン最適化モジュールとオーバーラップ最適化モジュールを導入し、ローカライズ性能を決定する2つの重要な要因、すなわち、正常試料と異常試料の偏差分布(dds)のマージンとオーバーラップを最適化する。 CDOでは、正常なDDと異常なDDとの間に大きなマージンと小さな重複が得られ、予測信頼性が向上する。 MVTec2DとMVTec3Dの実験では、CDOはオーバー一般化を効果的に軽減し、リアルタイム計算効率で高精度な局所化性能を実現する。 実世界の自動車用プラスチック部品検査アプリケーションが提案したCDOの能力をさらに実証する。 コードはhttps://github.com/caoyunkang/CDO.comで入手できる。

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