論文の概要: Anomaly Detection with Conditioned Denoising Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15956v1
• Date: Thu, 25 May 2023 11:54:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 15:27:22.571942
• Title: Anomaly Detection with Conditioned Denoising Diffusion Models
• Title（参考訳）: 条件付き消音拡散モデルによる異常検出
• Authors: Arian Mousakhan, Thomas Brox, Jawad Tayyub
• Abstract要約: Denoising Diffusion Anomaly Detection (DDAD)について紹介する。 対象画像に条件付けされた画像再構成のための新しいデノベーション手法を提案する。 入力画像と再構成画像の画素単位で特徴的に比較することにより,異常をローカライズする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.45382091010008
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reconstruction-based methods have struggled to achieve competitive performance on anomaly detection. In this paper, we introduce Denoising Diffusion Anomaly Detection (DDAD). We propose a novel denoising process for image reconstruction conditioned on a target image. This results in a coherent restoration that closely resembles the target image. Subsequently, our anomaly detection framework leverages this conditioning where the target image is set as the input image to guide the denoising process, leading to defectless reconstruction while maintaining nominal patterns. We localise anomalies via a pixel-wise and feature-wise comparison of the input and reconstructed image. Finally, to enhance the effectiveness of feature comparison, we introduce a domain adaptation method that utilises generated examples from our conditioned denoising process to fine-tune the feature extractor. The veracity of the approach is demonstrated on various datasets including MVTec and VisA benchmarks, achieving state-of-the-art results of 99.5% and 99.3% image-level AUROC respectively.
• Abstract（参考訳）: 再構成に基づく手法は異常検出における競合性能を達成するのに苦労している。 本稿では,Denoising Diffusion Anomaly Detection (DDAD)を紹介する。 対象画像に条件付けされた画像再構成のための新しいデノベーション手法を提案する。 これにより、ターゲット画像によく似たコヒーレントな復元が得られる。 その後, 対象画像が入力画像として設定され, 雑音化過程を誘導し, 名目パターンを維持しながら, 欠陥のない再構築を行う, この条件を, 異常検出フレームワークが活用する。 入力画像と再構成画像の画素別および特徴別比較により異常を局在化する。 最後に,特徴比較の有効性を高めるために,条件付き雑音化プロセスから生成された例を用いて特徴抽出器を微調整するドメイン適応法を提案する。 このアプローチの正確性は、MVTecやVisAベンチマークなどの様々なデータセットで示され、それぞれ99.5%と99.3%の画像レベルのAUROCの最先端の結果が得られた。

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