論文の概要: DiffusionAD: Denoising Diffusion for Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08730v2
• Date: Sun, 19 Mar 2023 12:36:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-23 22:32:45.341249
• Title: DiffusionAD: Denoising Diffusion for Anomaly Detection
• Title（参考訳）: diffusionad: 異常検出のための弁別拡散
• Authors: Hui Zhang, Zheng Wang, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang
• Abstract要約: 異常検出に新たなパイプラインDiffusionADを導入する。 我々のパイプラインは、ノイズの多いクエリ画像から異常領域を復元することで、これを実現する。 推論の間、このフレームワークは1つの拡散逆プロセスステップで満足なパフォーマンスを提供します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.7650749023259
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Anomaly detection is widely applied due to its remarkable effectiveness and efficiency in meeting the needs of real-world industrial manufacturing. We introduce a new pipeline, DiffusionAD, to anomaly detection. We frame anomaly detection as a ``noise-to-norm'' paradigm, in which anomalies are identified as inconsistencies between a query image and its flawless approximation. Our pipeline achieves this by restoring the anomalous regions from the noisy corrupted query image while keeping the normal regions unchanged. DiffusionAD includes a denoising sub-network and a segmentation sub-network, which work together to provide intuitive anomaly detection and localization in an end-to-end manner, without the need for complicated post-processing steps. Remarkably, during inference, this framework delivers satisfactory performance with just one diffusion reverse process step, which is tens to hundreds of times faster than general diffusion methods. Extensive evaluations on standard and challenging benchmarks including VisA and DAGM show that DiffusionAD outperforms current state-of-the-art paradigms, demonstrating the effectiveness and generalizability of the proposed pipeline.
• Abstract（参考訳）: 異常検出は、実世界の産業生産のニーズを満たすための顕著な効果と効率のために広く適用されている。 異常検出のための新しいパイプラインである diffusionad を導入する。 我々は, 異常検出を‘noise-to-norm’パラダイムとみなし, 異常を問合せ画像とその不完全近似の不整合として識別する。 我々のパイプラインは、ノイズの多いクエリ画像から異常領域を復元し、通常の領域を変更せずにこれを実現する。 DiffusionADには分別サブネットワークとセグメンテーションサブネットワークがあり、複雑な後処理ステップを必要とせずに、直感的な異常検出とローカライゼーションをエンドツーエンドで提供する。 興味深いことに、このフレームワークは、一般的な拡散法よりも数十倍から数百倍高速な1つの拡散逆プロセスステップで満足できる性能を提供する。 VisA や DAGM などの標準および挑戦的なベンチマークに対する広範な評価は、DiffusionAD が現在の最先端パラダイムより優れており、提案されたパイプラインの有効性と一般化性を示していることを示している。

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