論文の概要: ReConPatch : Contrastive Patch Representation Learning for Industrial Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16713v2
• Date: Mon, 8 Jan 2024 23:36:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-10 20:21:10.964214
• Title: ReConPatch : Contrastive Patch Representation Learning for Industrial Anomaly Detection
• Title（参考訳）: ReConpatch : 産業異常検出のためのコントラストパッチ表現学習
• Authors: Jeeho Hyun, Sangyun Kim, Giyoung Jeon, Seung Hwan Kim, Kyunghoon Bae, Byung Jun Kang
• Abstract要約: 本稿では,事前学習モデルから抽出したパッチ特徴の線形変調を訓練することにより,異常検出のための識別機能を構築するReConPatchを紹介する。 本手法は,MVTec ADデータセットに対して,最先端の異常検出性能(99.72%)を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.998761048990598
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Anomaly detection is crucial to the advanced identification of product defects such as incorrect parts, misaligned components, and damages in industrial manufacturing. Due to the rare observations and unknown types of defects, anomaly detection is considered to be challenging in machine learning. To overcome this difficulty, recent approaches utilize the common visual representations pre-trained from natural image datasets and distill the relevant features. However, existing approaches still have the discrepancy between the pre-trained feature and the target data, or require the input augmentation which should be carefully designed, particularly for the industrial dataset. In this paper, we introduce ReConPatch, which constructs discriminative features for anomaly detection by training a linear modulation of patch features extracted from the pre-trained model. ReConPatch employs contrastive representation learning to collect and distribute features in a way that produces a target-oriented and easily separable representation. To address the absence of labeled pairs for the contrastive learning, we utilize two similarity measures between data representations, pairwise and contextual similarities, as pseudo-labels. Our method achieves the state-of-the-art anomaly detection performance (99.72%) for the widely used and challenging MVTec AD dataset. Additionally, we achieved a state-of-the-art anomaly detection performance (95.8%) for the BTAD dataset.
• Abstract（参考訳）: 異常検出は、不正部品、ミスアライメント部品、工業製造における損傷などの製品欠陥の高度な同定に不可欠である。 まれな観察と未知の欠陥のため、異常検出は機械学習において困難であると考えられている。 この課題を克服するために、近年のアプローチでは、自然画像データセットから事前訓練された共通の視覚表現を利用し、関連する特徴を抽出する。 しかしながら、既存のアプローチでは、事前トレーニングされた機能とターゲットデータとの差異があるか、特に産業データセットのために慎重に設計されるべき入力拡張が必要となる。 本稿では,事前学習モデルから抽出したパッチ特徴の線形変調を訓練し,異常検出のための識別特性を構築するreconpatchを提案する。 ReConPatchは、ターゲット指向で容易に分離可能な表現を生成する方法で、特徴の収集と配布に対照的な表現学習を採用している。 比較学習のためのラベル付きペアの欠如に対処するために,データ表現間の類似度尺度であるペアワイズと文脈類似度を擬似ラベルとして用いる。 本手法は,MVTec ADデータセットに対して,最先端の異常検出性能(99.72%)を実現する。 さらに,btadデータセットの最先端異常検出性能(95.8%)を達成した。

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