論文の概要: 2nd Place Winning Solution for the CVPR2023 Visual Anomaly and Novelty
Detection Challenge: Multimodal Prompting for Data-centric Anomaly Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09067v2
- Date: Tue, 5 Sep 2023 14:44:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-07 04:47:32.067586
- Title: 2nd Place Winning Solution for the CVPR2023 Visual Anomaly and Novelty
Detection Challenge: Multimodal Prompting for Data-centric Anomaly Detection
- Title（参考訳）: CVPR2023視覚異常とノベルティ検出のための第2位入賞ソリューション:データ中心異常検出のためのマルチモーダルプロンプト
- Authors: Yunkang Cao, Xiaohao Xu, Chen Sun, Yuqi Cheng, Liang Gao, Weiming Shen
- Abstract要約: 本稿では,CVPR2023 Visual Anomaly and Novelty Detection (VAND) の課題に対して,Segment Any Anomaly チームが勝利したソリューションを紹介した。
マルチモーダルプロンプトを用いたゼロショット異常セグメンテーションのための新しいフレームワーク、すなわちセグメンツ・アノマリー + (SAA$+$) を提案する。
CVPR2023 VANで勝利したソリューションのコードを公開します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.682758791557436
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: This technical report introduces the winning solution of the team Segment Any
Anomaly for the CVPR2023 Visual Anomaly and Novelty Detection (VAND) challenge.
Going beyond uni-modal prompt, e.g., language prompt, we present a novel
framework, i.e., Segment Any Anomaly + (SAA$+$), for zero-shot anomaly
segmentation with multi-modal prompts for the regularization of cascaded modern
foundation models. Inspired by the great zero-shot generalization ability of
foundation models like Segment Anything, we first explore their assembly (SAA)
to leverage diverse multi-modal prior knowledge for anomaly localization.
Subsequently, we further introduce multimodal prompts (SAA$+$) derived from
domain expert knowledge and target image context to enable the non-parameter
adaptation of foundation models to anomaly segmentation. The proposed SAA$+$
model achieves state-of-the-art performance on several anomaly segmentation
benchmarks, including VisA and MVTec-AD, in the zero-shot setting. We will
release the code of our winning solution for the CVPR2023 VAN.
- Abstract（参考訳）: この技術レポートでは、CVPR2023 Visual Anomaly and Novelty Detection (VAND)チャレンジに対するSegment Any Anomalyチームの勝利ソリューションを紹介します。
ユニモーダルなプロンプト、例えば言語プロンプトを超えて、カスケードされた現代基礎モデルの正規化のためのマルチモーダルなプロンプトを持つゼロショット異常セグメンテーションのための新しいフレームワーク、すなわちセグメンツ・アノマリー + (SAA$+$) を提示する。
Segment Anythingのような基礎モデルのゼロショット一般化能力に触発されて、我々はまずそれらのアセンブリ(SAA)を探索し、異常な局所化のために多様なマルチモーダル事前知識を活用する。
その後、ドメインエキスパートの知識とターゲット画像コンテキストから派生したマルチモーダルプロンプト(SAA$+$)を導入し、基礎モデルの異常セグメンテーションへの非パラメータ適応を可能にする。
提案したSAA$+$モデルは、ゼロショット設定において、VisAやMVTec-ADを含むいくつかの異常セグメンテーションベンチマークの最先端性能を達成する。
我々は、cvpr2023バンの勝利ソリューションのコードをリリースする。
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