論文の概要: Anomaly Detection with Conditioned Denoising Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15956v2
- Date: Sun, 3 Dec 2023 14:48:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-06 20:06:51.413269
- 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: 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ナイズプロセスであるDAD(Denoising Diffusion Anomaly Detection)を導入する。
我々の異常検出フレームワークは条件付け機構を用いており、ターゲット画像が入力画像として設定され、復調過程を導出する。
DDADは、それぞれ(99.8%)および(98.9%)画像レベルのAUROCの最先端結果を達成する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 32.37548329437798
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Traditional reconstruction-based methods have struggled to achieve
competitive performance in anomaly detection. In this paper, we introduce
Denoising Diffusion Anomaly Detection (DDAD), a novel denoising process for
image reconstruction conditioned on a target image. This ensures a coherent
restoration that closely resembles the target image. Our anomaly detection
framework employs the conditioning mechanism, where the target image is set as
the input image to guide the denoising process, leading to a defectless
reconstruction while maintaining nominal patterns. Anomalies are then localised
via a pixel-wise and feature-wise comparison of the input and reconstructed
image. Finally, to enhance the effectiveness of the feature-wise comparison, we
introduce a domain adaptation method that utilises nearly identical generated
examples from our conditioned denoising process to fine-tune the pretrained
feature extractor. The veracity of DDAD is demonstrated on various datasets
including MVTec and VisA benchmarks, achieving state-of-the-art results of
\(99.8 \%\) and \(98.9 \%\) image-level AUROC respectively.
- Abstract(参考訳): 従来のレコンストラクションベースの手法は、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,対象画像に条件付き画像再構成のための新しいデノナイズプロセスであるDAD(Denoising Diffusion Anomaly Detection)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保証される。
この異常検出フレームワークでは,対象画像を入力画像として設定し,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条件付け機構を採用している。
異常は入力された画像と再構成された画像の画素単位で特徴的に比較して局所化する。
最後に, 特徴量比較の有効性を高めるため, 条件付き復調プロセスから生成したほぼ同一の例を利用して事前学習した特徴量抽出器を微調整する領域適応手法を提案する。
DDADの妥当性は、MVTecと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(99.8 \%\)と(98.9 \%\)の画像レベルのAUROCの最先端結果が得られる。
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