論文の概要: Excision and Recovery: Enhancing Surface Anomaly Detection with Attention-based Single Deterministic Masking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04010v1
• Date: Fri, 6 Oct 2023 04:40:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-10 03:32:31.680650
• Title: Excision and Recovery: Enhancing Surface Anomaly Detection with Attention-based Single Deterministic Masking
• Title（参考訳）: 運動と回復:注意に基づく単一決定論的マスキングによる表面異常検出の強化
• Authors: YeongHyeon Park, Sungho Kang, Myung Jin Kim, Yeonho Lee, Juneho Yi
• Abstract要約: エクシデンス・アンド・リカバリ(EAR)と呼ばれる新しいリコンストラクション・バイ・インペインティング手法を提案する。 我々は、事前に訓練された空間的注意モデルを用いて、隠蔽すべき潜在的な欠陥領域を予測する。 EARは最先端の手法よりも優れたAD性能と高いスループットを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9113298881628252
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Anomaly detection (AD) in surface inspection is an essential yet challenging task in manufacturing due to the quantity imbalance problem of scarce abnormal data. To overcome the above, a reconstruction encoder-decoder (ED) such as autoencoder or U-Net which is trained with only anomaly-free samples is widely adopted, in the hope that unseen abnormals should yield a larger reconstruction error than normal. Over the past years, researches on self-supervised reconstruction-by-inpainting have been reported. They mask out suspected defective regions for inpainting in order to make them invisible to the reconstruction ED to deliberately cause inaccurate reconstruction for abnormals. However, their limitation is multiple random masking to cover the whole input image due to defective regions not being known in advance. We propose a novel reconstruction-by-inpainting method dubbed Excision and Recovery (EAR) that features single deterministic masking. For this, we exploit a pre-trained spatial attention model to predict potential suspected defective regions that should be masked out. We also employ a variant of U-Net as our ED to further limit the reconstruction ability of the U-Net model for abnormals, in which skip connections of different layers can be selectively disabled. In the training phase, all the skip connections are switched on to fully take the benefits from the U-Net architecture. In contrast, for inferencing, we only keep deeper skip connections with shallower connections off. We validate the effectiveness of EAR using an MNIST pre-trained attention for a commonly used surface AD dataset, KolektorSDD2. The experimental results show that EAR achieves both better AD performance and higher throughput than state-of-the-art methods. We expect that the proposed EAR model can be widely adopted as training and inference strategies for AD purposes.
• Abstract（参考訳）: 表面検査における異常検出(AD)は、不足する異常データの量不均衡の問題により、製造において不可欠な課題である。 これを克服するために、異常のないサンプルのみで訓練されたオートエンコーダやu-netなどの再構成エンコーダ・デコーダ(ed)が広く採用され、通常よりも大きな再構成エラーが発生することを期待している。 近年, 自己管理による再建に関する研究が報告されている。 彼らは、不正確な修復を故意に行うために、修復に見えないようにするために、塗装不良の疑いのある領域を隠ぺいした。 しかし、それらの制限は、予め知られていない欠陥領域のために入力画像全体をカバーする複数のランダムマスクである。 本研究では,1つの決定論的マスキングを特徴とするEcision and Recovery (EAR) と呼ばれる新しい再構築手法を提案する。 そこで我々は,事前学習した空間的注意モデルを用いて,隠蔽すべき潜在的な欠陥領域を予測する。 また,U-Netの変種をEDとして使用して,異なるレイヤのスキップ接続を選択的に無効にすることが可能な異常に対するU-Netモデルの再構築能力をさらに制限する。 トレーニングフェーズでは、すべてのスキップ接続をスイッチして、u-netアーキテクチャのメリットを完全に享受する。 対照的に、推論では、より浅い接続をオフにして、より深いスキップ接続を保ちます。 mnist で事前学習した mnist 表層 ad データセット kolektorsdd2 を用いて耳の有効性を検証した。 実験の結果,EARは最先端手法よりも優れたAD性能と高いスループットを実現することがわかった。 提案したEARモデルはAD目的のトレーニングおよび推論戦略として広く採用できると期待している。

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