論文の概要: DiffusionAD: Norm-guided One-step Denoising Diffusion for Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08730v3
• Date: Fri, 24 Nov 2023 11:20:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 16:39:45.622263
• Title: DiffusionAD: Norm-guided One-step Denoising Diffusion for Anomaly Detection
• Title（参考訳）: diffusionad: 異常検出のためのノルム誘導型一段階発声拡散
• Authors: Hui Zhang, Zheng Wang, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang
• Abstract要約: 我々は拡散モデルを用いて再構成過程をノイズ・ツー・ノームパラダイムに再構成する。 本稿では,拡散モデルにおける従来の反復的復調よりもはるかに高速な高速な一段階復調パラダイムを提案する。 セグメント化サブネットワークは、入力画像とその異常のない復元を用いて画素レベルの異常スコアを予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.49600182243306
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Anomaly detection has garnered extensive applications in real industrial manufacturing due to its remarkable effectiveness and efficiency. However, previous generative-based models have been limited by suboptimal reconstruction quality, hampering their overall performance. A fundamental enhancement lies in our reformulation of the reconstruction process using a diffusion model into a noise-to-norm paradigm. Here, anomalous regions are perturbed with Gaussian noise and reconstructed as normal, overcoming the limitations of previous models by facilitating anomaly-free restoration. Additionally, we propose a rapid one-step denoising paradigm, significantly faster than the traditional iterative denoising in diffusion models. Furthermore, the introduction of the norm-guided paradigm elevates the accuracy and fidelity of reconstructions. The segmentation sub-network predicts pixel-level anomaly scores using the input image and its anomaly-free restoration. Comprehensive evaluations on four standard and challenging benchmarks reveal that DiffusionAD outperforms current state-of-the-art approaches, demonstrating the effectiveness and broad applicability of the proposed pipeline.
• Abstract（参考訳）: 異常検出は、その顕著な有効性と効率性のために、実工業生産における広範囲な応用を生んでいる。 しかし, 従来の生成モデルでは, 再現性に限界があり, 全体の性能が損なわれている。 ノイズ・ノーム・パラダイムへの拡散モデルによる再構成プロセスの再構築には,根本的な改善が伴う。 ここでは、異常領域はガウスノイズに悩まされ、通常として再構成され、異常のない復元を容易にすることで、以前のモデルの限界を克服する。 さらに, 拡散モデルにおける従来の反復的デノイジングよりも大幅に高速で高速な一段階デノイジングパラダイムを提案する。 さらに,ノルム誘導パラダイムの導入により,再建の精度と忠実度が向上する。 セグメンテーションサブネットワークは、入力画像とその異常のない復元を用いて画素レベルの異常スコアを予測する。 4つの標準および挑戦的なベンチマークの総合的な評価により、d diffusionadは現在の最先端のアプローチよりも優れており、提案パイプラインの有効性と幅広い適用性を示している。

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