論文の概要: Hard Nominal Example-aware Template Mutual Matching for Industrial Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16191v2
• Date: Wed, 29 Mar 2023 13:44:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-30 11:14:25.893006
• Title: Hard Nominal Example-aware Template Mutual Matching for Industrial Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 産業異常検出のためのハードノミナル例認識テンプレート相互マッチング
• Authors: Zixuan Chen, Xiaohua Xie, Lingxiao Yang, jianhuang Lai
• Abstract要約: textbfHard Nominal textbfExample-aware textbfTemplate textbfMutual textbfMatching (HETMM) textitHETMMは、厳密なプロトタイプベースの決定境界を構築することを目的としており、ハードノミナルな例と異常を正確に区別することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.9262846410559
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Anomaly detectors are widely used in industrial production to detect and localize unknown defects in query images. These detectors are trained on nominal images and have shown success in distinguishing anomalies from most normal samples. However, hard-nominal examples are scattered and far apart from most normalities, they are often mistaken for anomalies by existing anomaly detectors. To address this problem, we propose a simple yet efficient method: \textbf{H}ard Nominal \textbf{E}xample-aware \textbf{T}emplate \textbf{M}utual \textbf{M}atching (HETMM). Specifically, \textit{HETMM} aims to construct a robust prototype-based decision boundary, which can precisely distinguish between hard-nominal examples and anomalies, yielding fewer false-positive and missed-detection rates. Moreover, \textit{HETMM} mutually explores the anomalies in two directions between queries and the template set, and thus it is capable to capture the logical anomalies. This is a significant advantage over most anomaly detectors that frequently fail to detect logical anomalies. Additionally, to meet the speed-accuracy demands, we further propose \textbf{P}ixel-level \textbf{T}emplate \textbf{S}election (PTS) to streamline the original template set. \textit{PTS} selects cluster centres and hard-nominal examples to form a tiny set, maintaining the original decision boundaries. Comprehensive experiments on five real-world datasets demonstrate that our methods yield outperformance than existing advances under the real-time inference speed. Furthermore, \textit{HETMM} can be hot-updated by inserting novel samples, which may promptly address some incremental learning issues.
• Abstract（参考訳）: 異常検出器は、クエリー画像の未知の欠陥を検出し、ローカライズするために工業生産で広く使われている。 これらの検出器は名目上の画像で訓練され、ほとんどの正常なサンプルから異常を区別することに成功した。 しかし、ハード・ノミナルな例は散在しており、ほとんどの正常さとはかけ離れており、しばしば既存の異常検出器によって異常と誤認される。 この問題に対処するために、単純で効率的な方法を提案する: \textbf{H}ard Nominal \textbf{E}xample-aware \textbf{T}emplate \textbf{M}utual \textbf{M}atching (HETMM)。 具体的には、‘textit{HETMM} は、厳密なプロトタイプベースの決定境界を構築することを目的としている。 さらに、\textit{hetmm} はクエリとテンプレートセットの間の2方向の異常を相互に探索するので、論理的な異常を捉えることができる。 これは、しばしば論理的な異常を検出するのに失敗するほとんどの異常検出器に対する大きな利点である。 さらに、速度精度の要求を満たすために、元のテンプレートセットを合理化するために、さらに \textbf{P}ixel-level \textbf{T}emplate \textbf{S}election (PTS)を提案する。 \textit{PTS} はクラスタセンターとハードノミナルな例を選択して小さな集合を形成し、元の決定境界を維持する。 5つの実世界のデータセットに関する包括的実験は、我々の手法が、リアルタイム推論速度の下で既存の進歩よりも性能が劣ることを示している。 さらに、新しいサンプルを挿入することで、 \textit{hetmm} をホットアップデートすることができる。

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