Fugu-MT 論文翻訳(概要): LafitE: Latent Diffusion Model with Feature Editing for Unsupervised Multi-class Anomaly Detection

論文の概要: LafitE: Latent Diffusion Model with Feature Editing for Unsupervised Multi-class Anomaly Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08059v1
Date: Sun, 16 Jul 2023 14:41:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-18 16:04:15.891541
Title: LafitE: Latent Diffusion Model with Feature Editing for Unsupervised Multi-class Anomaly Detection
Title（参考訳）: LafitE: 教師なしマルチクラス異常検出のための特徴編集付き潜時拡散モデル
Authors: Haonan Yin and Guanlong Jiao and Qianhui Wu and Borje F. Karlsson and Biqing Huang and Chin Yew Lin
Abstract要約: 我々は,通常のデータのみにアクセス可能な場合に,複数のクラスに属するオブジェクトから異常を検出する統一モデルを開発した。まず、生成的アプローチについて検討し、再構成のための潜伏拡散モデルについて検討する。「拡散モデルの入力特徴空間を修正し、アイデンティティショートカットをさらに緩和する特徴編集戦略を導入する。」
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.596635603629725
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In the context of flexible manufacturing systems that are required to produce different types and quantities of products with minimal reconfiguration, this paper addresses the problem of unsupervised multi-class anomaly detection: develop a unified model to detect anomalies from objects belonging to multiple classes when only normal data is accessible. We first explore the generative-based approach and investigate latent diffusion models for reconstruction to mitigate the notorious ``identity shortcut'' issue in auto-encoder based methods. We then introduce a feature editing strategy that modifies the input feature space of the diffusion model to further alleviate ``identity shortcuts'' and meanwhile improve the reconstruction quality of normal regions, leading to fewer false positive predictions. Moreover, we are the first who pose the problem of hyperparameter selection in unsupervised anomaly detection, and propose a solution of synthesizing anomaly data for a pseudo validation set to address this problem. Extensive experiments on benchmark datasets MVTec-AD and MPDD show that the proposed LafitE, \ie, Latent Diffusion Model with Feature Editing, outperforms state-of-art methods by a significant margin in terms of average AUROC. The hyperparamters selected via our pseudo validation set are well-matched to the real test set.
Abstract（参考訳）: 最小限の再構成で異なる種類の製品を製造するために必要となるフレキシブルな製造システムにおいて,本論文は教師なしマルチクラス異常検出の問題に対処する: 通常のデータのみにアクセス可能な複数のクラスに属するオブジェクトから異常を検出する統一モデルを開発する。まず, 自動エンコーダ法における「アイデンティティ・ショートカット」問題を軽減するため, 生成的アプローチを探索し, 遅延拡散モデルを用いて再構成を行う。次に, 拡散モデルの入力特徴空間を修飾し, ``identity shortcuts'' をさらに緩和すると共に, 正規領域の再構成品質を向上し, 偽陽性予測を少なくする特徴編集戦略を提案する。さらに、教師なし異常検出におけるハイパーパラメータ選択の問題を最初に提起し、この問題に対処するための疑似検証セットに対して、異常データを合成するソリューションを提案する。ベンチマークデータセット MVTec-AD と MPDD の広範な実験により、提案されたLafitE, \ie, Latent Diffusion Model with Feature Editing は、平均 AUROC の点で最先端の手法よりも優れた性能を示した。擬似検証セットで選択したハイパーパラメータは、実際のテストセットとよく一致します。

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