論文の概要: mixed attention auto encoder for multi-class industrial anomaly detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12700v1
• Date: Fri, 22 Sep 2023 08:17:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-25 15:19:29.418875
• Title: mixed attention auto encoder for multi-class industrial anomaly detection
• Title（参考訳）: 多種産業異常検出のための混合注意オートエンコーダ
• Authors: Jiangqi Liu, Feng Wang
• Abstract要約: 単一モデルを用いたマルチクラス異常検出を実現するために,MAAE (Mixed-attention Auto Encoder) を提案する。 異なるカテゴリーの分布パターンの多様さによる性能劣化を軽減するために,空間的注意とチャネル的注意を用いた。 MAAEは、最先端の手法と比較して、ベンチマークデータセットで顕著なパフォーマンスを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8519768339207356
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most existing methods for unsupervised industrial anomaly detection train a separate model for each object category. This kind of approach can easily capture the category-specific feature distributions, but results in high storage cost and low training efficiency. In this paper, we propose a unified mixed-attention auto encoder (MAAE) to implement multi-class anomaly detection with a single model. To alleviate the performance degradation due to the diverse distribution patterns of different categories, we employ spatial attentions and channel attentions to effectively capture the global category information and model the feature distributions of multiple classes. Furthermore, to simulate the realistic noises on features and preserve the surface semantics of objects from different categories which are essential for detecting the subtle anomalies, we propose an adaptive noise generator and a multi-scale fusion module for the pre-trained features. MAAE delivers remarkable performances on the benchmark dataset compared with the state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 既存の産業異常検出手法のほとんどは、対象カテゴリーごとに個別のモデルを訓練している。 この種のアプローチは、カテゴリ固有の特徴分布を簡単にキャプチャできるが、高いストレージコストと低いトレーニング効率をもたらす。 本稿では,単一モデルを用いたマルチクラス異常検出を実現するために,MAAE(Mixed-attention Auto Encoder)を提案する。 異なるカテゴリの多様な分布パターンによる性能低下を緩和するために,空間的注意とチャネル的注意を用い,グローバルカテゴリ情報を効果的に捉え,複数のクラスの特徴分布をモデル化する。 さらに,特徴の現実的なノイズをシミュレートし,微妙な異常検出に必須なカテゴリの異なる物体の表面意味を保存すべく,事前学習した特徴に対する適応型雑音発生器とマルチスケール核融合モジュールを提案する。 MAAEは、最先端の手法と比較して、ベンチマークデータセットで顕著なパフォーマンスを提供する。

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