論文の概要: SelFormaly: Towards Task-Agnostic Unified Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12540v1
• Date: Mon, 24 Jul 2023 06:04:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-25 15:31:12.301826
• Title: SelFormaly: Towards Task-Agnostic Unified Anomaly Detection
• Title（参考訳）: SelFormaly:タスク非依存の統一型異常検出を目指して
• Authors: Yujin Lee, Harin Lim, Hyunsoo Yoon
• Abstract要約: 本稿では,汎用かつ強力な異常検出フレームワークであるSelFormalyについて述べる。 我々は,従来のオンラインエンコーダをベースとした手法における変動性能に関する準最適問題を指摘することによって,オフ・ザ・シェルフアプローチの必要性を強調した。 バックパッチマスキングを導入し、トップk比特徴マッチングの新たな役割を発見し、統一かつ強力な異常検出を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.50815714633593
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The core idea of visual anomaly detection is to learn the normality from normal images, but previous works have been developed specifically for certain tasks, leading to fragmentation among various tasks: defect detection, semantic anomaly detection, multi-class anomaly detection, and anomaly clustering. This one-task-one-model approach is resource-intensive and incurs high maintenance costs as the number of tasks increases. This paper presents SelFormaly, a universal and powerful anomaly detection framework. We emphasize the necessity of our off-the-shelf approach by pointing out a suboptimal issue with fluctuating performance in previous online encoder-based methods. In addition, we question the effectiveness of using ConvNets as previously employed in the literature and confirm that self-supervised ViTs are suitable for unified anomaly detection. We introduce back-patch masking and discover the new role of top k-ratio feature matching to achieve unified and powerful anomaly detection. Back-patch masking eliminates irrelevant regions that possibly hinder target-centric detection with representations of the scene layout. The top k-ratio feature matching unifies various anomaly levels and tasks. Finally, SelFormaly achieves state-of-the-art results across various datasets for all the aforementioned tasks.
• Abstract（参考訳）: 視覚異常検出の基本的な考え方は、正常な画像から正規性を学ぶことであるが、以前の研究は特定のタスクのために特別に開発され、欠陥検出、意味異常検出、マルチクラス異常検出、異常クラスタリングといった様々なタスクの断片化に繋がった。 この1-task-one-modelアプローチはリソース集約的であり、タスク数の増加に伴って高いメンテナンスコストを発生させる。 本稿では,普遍的かつ強力な異常検出フレームワークであるselformalyを提案する。 我々は,従来のオンラインエンコーダ方式における変動性能の副最適問題を指摘し,本手法の必要性を強調した。 また,これまで文献で用いられてきたconvnetsの有効性を疑問視し,自己教師付きvitsが統一異常検出に適していることを確認した。 我々はバックパッチマスキングを導入し,k-ratio機能マッチングの新たな役割を見出し,統一的かつ強力な異常検出を実現する。 バックパッチマスキングは、シーンレイアウトの表現でターゲット中心の検出を妨げる可能性のある無関係な領域を排除する。 上位のk-ratio機能マッチングは、さまざまな異常レベルとタスクを統一する。 最後に、selformalyは、前述のすべてのタスクに対して、さまざまなデータセットにまたがって最先端の結果を達成します。

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