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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03492v6
• Date: Wed, 15 Jan 2025 15:26:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-16 15:50:26.282110
• 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, Deyin Liu, Lin Wu, Hao Chen, Mingwen Wang, Chunhua Shen,
• Abstract要約: Weakly-supervised RESidual Transformer (WeakREST) という新しいフレームワークを導入し,高い異常検出精度を実現する。 画素単位の異常局所化タスクをブロック単位の分類問題に再構成する。 弱いラベルと残差に基づく表現との相互作用を処理できるResMixMatchアルゴリズムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.344548601242444
• License:
• Abstract: Recent advancements in industrial anomaly detection (AD) have demonstrated that incorporating a small number of anomalous samples during training can significantly enhance accuracy. However, this improvement often comes at the cost of extensive annotation efforts, which are impractical for many real-world applications. In this paper, we introduce a novel framework, Weak}ly-supervised RESidual Transformer (WeakREST), designed to achieve high anomaly detection accuracy while minimizing the reliance on manual annotations. First, we reformulate the pixel-wise anomaly localization task into a block-wise classification problem. Second, we introduce a residual-based feature representation called Positional Fast Anomaly Residuals (PosFAR) which captures anomalous patterns more effectively. To leverage this feature, we adapt the Swin Transformer for enhanced anomaly detection and localization. Additionally, we propose a weak annotation approach, utilizing bounding boxes and image tags to define anomalous regions. This approach establishes a semi-supervised learning context that reduces the dependency on precise pixel-level labels. To further improve the learning process, we develop a novel ResMixMatch algorithm, capable of handling the interplay between weak labels and residual-based representations. On the benchmark dataset MVTec-AD, our method achieves an Average Precision (AP) of $83.0\%$, surpassing the previous best result of $82.7\%$ in the unsupervised setting. In the supervised AD setting, WeakREST attains an AP of $87.6\%$, outperforming the previous best of $86.0\%$. Notably, even when using weaker annotations such as bounding boxes, WeakREST exceeds the performance of leading methods relying on pixel-wise supervision, achieving an AP of $87.1\%$ compared to the prior best of $86.0\%$ on MVTec-AD.
• Abstract（参考訳）: 産業異常検出(AD)の最近の進歩は、トレーニング中に少数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た。 しかし、この改善は、多くの現実世界のアプリケーションにとって実用的でない広範囲なアノテーションの努力のコストが伴うことが多い。 本稿では,手動アノテーションへの依存を最小限に抑えつつ,高い異常検出精度を実現するための新しいフレームワーク,Weak} 教師付きresidual Transformer(WeakREST)を紹介する。 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。 第2に,ポジショナル高速異常残差(PosFAR)と呼ばれる残差に基づく特徴表現を導入し,異常パターンをより効果的に捉えた。 この機能を活用するために,Swin Transformerを改良した異常検出と局所化に適用する。 さらに,境界ボックスと画像タグを用いて異常領域を定義する弱いアノテーション手法を提案する。 このアプローチは、正確なピクセルレベルのラベルへの依存を減らす半教師付き学習コンテキストを確立する。 学習過程をさらに改善するため,弱いラベルと残差に基づく表現との相互作用を処理できる新しいResMixMatchアルゴリズムを開発した。 ベンチマークデータセット MVTec-AD では,平均精度 (AP) が 83.0 %$ となり,教師なし設定では 82.7 %$ を突破した。 監督されたAD設定では、WeakRESTは87.6\%$のAPを獲得し、以前の最高値である86.0\%$のAPを上回った。 特に、バウンディングボックスのような弱いアノテーションを使用する場合であっても、WeakRESTはピクセル単位の監視に依存するリードメソッドのパフォーマンスを上回り、以前のMVTec-ADの最高値である8.6.0\%よりも8.1\%のAPを達成している。

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