論文の概要: ISSTAD: Incremental Self-Supervised Learning Based on Transformer for Anomaly Detection and Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17354v4
• Date: Fri, 28 Apr 2023 22:10:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-02 18:05:05.267637
• Title: ISSTAD: Incremental Self-Supervised Learning Based on Transformer for Anomaly Detection and Localization
• Title（参考訳）: ISSTAD: 異常検出と局所化のためのトランスフォーマに基づくインクリメンタル自己監督学習
• Authors: Wenping Jin, Fei Guo, Li Zhu
• Abstract要約: 本稿では,Transformerのバックボーンネットワークに基づく新しいアプローチを提案する。 通常の画像のみに基づいてMasked Autoencoder(MAE)モデルを訓練する。 その後の段階では、劣化した正規画像を生成するためにピクセルレベルのデータ拡張技術を適用する。 このプロセスにより、モデルは破損した領域の修復方法を学び、各ピクセルの状態を分類できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.975540251326683
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the realm of machine learning, the study of anomaly detection and localization within image data has gained substantial traction, particularly for practical applications such as industrial defect detection. While the majority of existing methods predominantly use Convolutional Neural Networks (CNN) as their primary network architecture, we introduce a novel approach based on the Transformer backbone network. Our method employs a two-stage incremental learning strategy. During the first stage, we train a Masked Autoencoder (MAE) model solely on normal images. In the subsequent stage, we apply pixel-level data augmentation techniques to generate corrupted normal images and their corresponding pixel labels. This process allows the model to learn how to repair corrupted regions and classify the status of each pixel. Ultimately, the model generates a pixel reconstruction error matrix and a pixel anomaly probability matrix. These matrices are then combined to produce an anomaly scoring matrix that effectively detects abnormal regions. When benchmarked against several state-of-the-art CNN-based methods, our approach exhibits superior performance on the MVTec AD dataset, achieving an impressive 97.6% AUC.
• Abstract（参考訳）: 機械学習の分野では、画像データ内の異常検出と局所化の研究が、特に工業的欠陥検出などの実践的応用において、大きな注目を集めている。 既存の手法の大部分は畳み込みニューラルネットワーク(cnn)を主要なネットワークアーキテクチャとして使用しているが、トランスフォーマーバックボーンネットワークに基づく新しいアプローチを導入する。 本手法は2段階のインクリメンタル学習戦略を用いる。 第1段階では、通常の画像のみに基づいてMasked Autoencoder(MAE)モデルを訓練する。 その後の段階では、劣化した正規画像とその対応するピクセルラベルを生成するためにピクセルレベルのデータ拡張技術を適用する。 このプロセスにより、モデルは破損した領域の修復方法を学び、各ピクセルの状態を分類できる。 最終的に、モデルが画素再構成誤差行列と画素異常確率行列を生成する。 これらの行列を組み合わせ、異常領域を効果的に検出する異常スコアリングマトリックスを生成する。 最新のCNNベースのいくつかの手法をベンチマークすると、MVTec ADデータセット上で優れた性能を示し、97.6%のAUCを達成した。

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