論文の概要: Industrial Anomaly Detection and Localization Using Weakly-Supervised Residual Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03492v5
• Date: Thu, 11 Jul 2024 14:17:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-12 12:15:14.343299
• Title: Industrial Anomaly Detection and Localization Using Weakly-Supervised Residual Transformers
• Title（参考訳）: 弱スーパービジョン残差変圧器を用いた産業異常検出と位置決め
• Authors: Hanxi Li, Jingqi Wu, Lin Yuanbo Wu, Hao Chen, Deyin Liu, Mingwen Wang, Peng Wang,
• Abstract要約: 弱教師付きResidual Transformer」は、広範囲なアノテーションの必要性を最小限に抑えつつ、高いAD精度を実現することを目的としている。 我々は「PosFAR(Positional Fast Anomaly Residuals)」と呼ばれる残留型トランスモデルを設計する。 ベンチマークデータセットMVTec-ADでは、提案したWeakRESTフレームワークが83.0%の驚くべき平均精度(AP)を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.487975220416574
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in industrial Anomaly Detection (AD) have shown that incorporating a few anomalous samples during training can significantly boost accuracy. However, this performance improvement comes at a high cost: extensive annotation efforts, which are often impractical in real-world applications. In this work, we propose a novel framework called "Weakly-supervised RESidual Transformer" (WeakREST), which aims to achieve high AD accuracy while minimizing the need for extensive annotations. First, we reformulate the pixel-wise anomaly localization task into a block-wise classification problem. By shifting the focus to block-wise level, we can drastically reduce the amount of required annotations without compromising on the accuracy of anomaly detection Secondly, we design a residual-based transformer model, termed "Positional Fast Anomaly Residuals" (PosFAR), to classify the image blocks in real time. We further propose to label the anomalous regions using only bounding boxes or image tags as weaker labels, leading to a semi-supervised learning setting. On the benchmark dataset MVTec-AD, our proposed WeakREST framework achieves a remarkable Average Precision (AP) of 83.0%, significantly outperforming the previous best result of 75.8% in the unsupervised setting. In the supervised AD setting, WeakREST further improves performance, attaining an AP of 87.6% compared to the previous best of 78.6%. Notably, even when utilizing weaker labels based on bounding boxes, WeakREST surpasses recent leading methods that rely on pixel-wise supervision, achieving an AP of 87.1% against the prior best of 78.6% on MVTec-AD. This precision advantage is also consistently observed on other well-known AD datasets, such as BTAD and KSDD2.
• Abstract（参考訳）: 産業用異常検出(AD)の最近の進歩は、トレーニング中にいくつかの異常サンプルを組み込むことで、精度が著しく向上することを示している。 しかし、このパフォーマンス改善は、広範囲なアノテーションの取り組みという、現実のアプリケーションでは実用的ではない、高いコストで実現されます。 本稿では,広範囲なアノテーションの必要性を最小限に抑えつつ,高いAD精度を実現することを目的とした,"Weakly-supervised RESidual Transformer"(WeakREST)という新しいフレームワークを提案する。 まず,画素単位の異常な局所化タスクをブロック単位の分類問題に再構成する。 ブロック単位にフォーカスを移すことにより、異常検出の精度を損なうことなく、必要なアノテーションの量を劇的に削減することができる。また、我々は、画像ブロックをリアルタイムで分類するために、"Positional Fast Anomaly Residuals" (PosFAR)と呼ばれる残差ベースのトランスフォーマーモデルを設計する。 さらに,境界ボックスや画像タグのみを弱いラベルとして用いて,異常領域をラベル付けすることを提案する。 ベンチマークデータセットMVTec-ADでは、提案したWeakRESTフレームワークが83.0%の驚くべき平均精度(AP)を達成した。 監視されたAD設定では、WeakRESTはパフォーマンスをさらに改善し、以前の78.6%の最高値と比較して、APは87.6%に達した。 特に、バウンディングボックスに基づいた弱いラベルを利用する場合であっても、WakRESTは画素単位の監視に依存する最近の主要な手法を超越し、以前のMVTec-ADの78.6%に対して87.1%のAPを達成した。 この精度の利点は、BTADやKSDD2など、他のよく知られたADデータセットでも一貫して観測されている。

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