論文の概要: Zero-Shot Anomaly Detection with Pre-trained Segmentation Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09269v1
- Date: Thu, 15 Jun 2023 16:43:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-16 13:46:36.775762
- Title: Zero-Shot Anomaly Detection with Pre-trained Segmentation Models
- Title(参考訳): 事前訓練セグメンテーションモデルによるゼロショット異常検出
- Authors: Matthew Baugh, James Batten, Johanna P. M\"uller, Bernhard Kainz
- Abstract要約: 本稿では,視覚異常・ノベルティ検出(VAND)2023チャレンジのゼロショットトラックについて概説する。
WINCLIPフレームワークの性能に基づいて、ゼロショットセグメンテーションモデルを統合することにより、システムのローカライゼーション能力を向上することを目指している。
パイプラインは外部データや情報を必要としないため、新たなデータセットに直接適用することが可能です。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.9322869014189985
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This technical report outlines our submission to the zero-shot track of the
Visual Anomaly and Novelty Detection (VAND) 2023 Challenge. Building on the
performance of the WINCLIP framework, we aim to enhance the system's
localization capabilities by integrating zero-shot segmentation models. In
addition, we perform foreground instance segmentation which enables the model
to focus on the relevant parts of the image, thus allowing the models to better
identify small or subtle deviations. Our pipeline requires no external data or
information, allowing for it to be directly applied to new datasets. Our team
(Variance Vigilance Vanguard) ranked third in the zero-shot track of the VAND
challenge, and achieve an average F1-max score of 81.5/24.2 at a sample/pixel
level on the VisA dataset.
- Abstract(参考訳): 本報告では,視覚異常検出(vand)2023チャレンジのゼロショットトラックへの提案について概説する。
WINCLIPフレームワークの性能に基づいて、ゼロショットセグメンテーションモデルを統合することにより、システムのローカライゼーション能力を向上することを目指している。
さらに、前景インスタンスのセグメンテーションを行い、モデルが画像の関連部分に集中できるようにし、モデルがより小さく微妙な偏差を識別できるようにする。
パイプラインは外部データや情報を必要としないため、新たなデータセットに直接適用することが可能です。
我々のチーム(Variance Vigilance Vanguard)は、VANDチャレンジのゼロショットトラックで3位となり、VisAデータセットのサンプル/ピクセルレベルで平均F1-maxスコア81.5/24.2を達成した。
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