論文の概要: FAIR: Frequency-aware Image Restoration for Industrial Visual Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07068v1
• Date: Wed, 13 Sep 2023 16:28:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-14 13:32:02.196311
• Title: FAIR: Frequency-aware Image Restoration for Industrial Visual Anomaly Detection
• Title（参考訳）: FAIR: 産業用視覚異常検出のための周波数認識画像復元
• Authors: Tongkun Liu, Bing Li, Xiao Du, Bingke Jiang, Leqi Geng, Feiyang Wang, Zhuo Zhao
• Abstract要約: 周波数対応画像復元(英: Frequency-Aware Image Restoration, FAIR)は、高周波成分から画像を復元する、新しい自己教師付き画像復元タスクである。 FAIRは、様々な欠陥検出データセットで高い効率で最先端のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.705841907301398
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image reconstruction-based anomaly detection models are widely explored in industrial visual inspection. However, existing models usually suffer from the trade-off between normal reconstruction fidelity and abnormal reconstruction distinguishability, which damages the performance. In this paper, we find that the above trade-off can be better mitigated by leveraging the distinct frequency biases between normal and abnormal reconstruction errors. To this end, we propose Frequency-aware Image Restoration (FAIR), a novel self-supervised image restoration task that restores images from their high-frequency components. It enables precise reconstruction of normal patterns while mitigating unfavorable generalization to anomalies. Using only a simple vanilla UNet, FAIR achieves state-of-the-art performance with higher efficiency on various defect detection datasets. Code: https://github.com/liutongkun/FAIR.
• Abstract（参考訳）: 画像再構成に基づく異常検出モデルは産業視覚検査において広く研究されている。 しかし、既存のモデルでは、通常再現の忠実度と異常再構成の識別性の間のトレードオフに悩まされ、性能が損なわれる。 本稿では,正規化と異常化の異なる周波数バイアスを利用することで,上記のトレードオフを緩和できることを示す。 そこで本研究では,高頻度成分から画像を復元する新しい自己教師あり画像復元タスクである周波数認識画像復元(fair)を提案する。 異常に対する不利な一般化を緩和しながら、正常なパターンを正確に再構築することができる。 単純なバニラUNetだけで、FAIRは様々な欠陥検出データセットで高い効率で最先端のパフォーマンスを達成する。 コード:https://github.com/liutongkun/FAIR。

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