論文の概要: Few-Shot Defect Image Generation via Defect-Aware Feature Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02389v1
• Date: Sat, 4 Mar 2023 11:43:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-07 19:54:54.118069
• Title: Few-Shot Defect Image Generation via Defect-Aware Feature Manipulation
• Title（参考訳）: 欠陥認識特徴操作によるFew-Shot欠陥画像生成
• Authors: Yuxuan Duan, Yan Hong, Li Niu, Liqing Zhang
• Abstract要約: そこで本研究では, 難易度の高いいくつかの症例において, 第一の欠陥画像生成法を提案する。 まず、欠陥のない画像をバックボーンとしてデータ効率の良いStyleGAN2をトレーニングする。 第二に、欠陥を意識した残留ブロックを背骨に取り付け、適切な欠陥マスクを生成することを学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.018561017953957
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The performances of defect inspection have been severely hindered by insufficient defect images in industries, which can be alleviated by generating more samples as data augmentation. We propose the first defect image generation method in the challenging few-shot cases. Given just a handful of defect images and relatively more defect-free ones, our goal is to augment the dataset with new defect images. Our method consists of two training stages. First, we train a data-efficient StyleGAN2 on defect-free images as the backbone. Second, we attach defect-aware residual blocks to the backbone, which learn to produce reasonable defect masks and accordingly manipulate the features within the masked regions by training the added modules on limited defect images. Extensive experiments on MVTec AD dataset not only validate the effectiveness of our method in generating realistic and diverse defect images, but also manifest the benefits it brings to downstream defect inspection tasks. Codes are available at https://github.com/Ldhlwh/DFMGAN.
• Abstract（参考訳）: 欠陥検査の性能は, 産業における欠陥画像の不足によって著しく損なわれ, データの増大に伴い, より多くのサンプルを生成できる。 難易度の低いケースにおいて,最初の欠陥画像生成手法を提案する。 一握りの欠陥画像と、比較的欠陥のない画像を考えると、私たちの目標は、新しい欠陥画像でデータセットを強化することです。 我々の方法は2つの訓練段階からなる。 まず、欠陥のないイメージをバックボーンとして、データ効率のよいStyleGAN2をトレーニングする。 次に, バックボーンに欠陥認識残差ブロックを付加し, 適切な欠陥マスクの生成を学習し, 付加したモジュールを限られた欠陥画像でトレーニングすることにより, マスク領域内の特徴を操作できる。 MVTec ADデータセットの大規模な実験は、現実的で多様な欠陥画像を生成する方法の有効性を検証するだけでなく、下流の欠陥検査タスクにもたらす利点を示す。 コードはhttps://github.com/ldhlwh/dfmganで入手できる。

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