論文の概要: Learning Global-Local Correspondence with Semantic Bottleneck for Logical Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05768v2
• Date: Wed, 29 Mar 2023 01:13:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-30 17:38:15.510797
• Title: Learning Global-Local Correspondence with Semantic Bottleneck for Logical Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 論理的異常検出のための意味的ボトルネックとグローバルローカル対応の学習
• Authors: Haiming Yao, Wenyong Yu, Wei Luo, Zhenfeng Qiang, Donghao Luo, Xiaotian Zhang
• Abstract要約: 本稿では,論理的制約を伴う視覚異常検出のためのGlobal-Local Cor correspondingence Framework (GLCF) という新しいフレームワークを提案する。 視覚異常検出は、産業的異常検出や医学的疾患の診断など、様々な現実世界の応用において活発な研究領域となっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.553276620691242
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a novel framework, named Global-Local Correspondence Framework (GLCF), for visual anomaly detection with logical constraints. Visual anomaly detection has become an active research area in various real-world applications, such as industrial anomaly detection and medical disease diagnosis. However, most existing methods focus on identifying local structural degeneration anomalies and often fail to detect high-level functional anomalies that involve logical constraints. To address this issue, we propose a two-branch approach that consists of a local branch for detecting structural anomalies and a global branch for detecting logical anomalies. To facilitate local-global feature correspondence, we introduce a novel semantic bottleneck enabled by the visual Transformer. Moreover, we develop feature estimation networks for each branch separately to detect anomalies. Our proposed framework is validated using various benchmarks, including industrial datasets, Mvtec AD, Mvtec Loco AD, and the Retinal-OCT medical dataset. Experimental results show that our method outperforms existing methods, particularly in detecting logical anomalies.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,論理的制約を伴う視覚異常検出のためのGlobal-Local Cor correspondingence Framework (GLCF) という新しいフレームワークを提案する。 視覚異常検出は、産業的異常検出や医療疾患の診断など、様々な実世界の応用において活発な研究領域となっている。 しかし、既存のほとんどの手法は局所的な構造的変性異常の同定に重点を置いており、しばしば論理的制約を含む高レベルの機能異常の検出に失敗する。 この問題に対処するために,構造異常を検出するローカルブランチと,論理異常を検出するグローバルブランチからなる2分岐方式を提案する。 局所的グローバル特徴対応を容易にするために,視覚トランスフォーマによって実現される新しい意味的ボトルネックを提案する。 さらに,各ブランチの特徴推定ネットワークを別途開発し,異常を検出する。 提案フレームワークは,産業用データセット,mvtec ad,mvtec loco ad,retinal-oct medical datasetなどのベンチマークを用いて検証を行う。 実験の結果,本手法は既存の手法,特に論理異常の検出において優れていた。

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