論文の概要: AnomalyCLIP: Object-agnostic Prompt Learning for Zero-shot Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18961v4
• Date: Sun, 4 Feb 2024 10:28:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 04:15:54.050699
• Title: AnomalyCLIP: Object-agnostic Prompt Learning for Zero-shot Anomaly Detection
• Title（参考訳）: AnomalyCLIP:ゼロショット異常検出のための物体認識型プロンプト学習
• Authors: Qihang Zhou, Guansong Pang, Yu Tian, Shibo He, Jiming Chen
• Abstract要約: AnomalyCLIPはオブジェクトに依存しないテキストを学習し、画像の一般的な正規性と異常をキャプチャする。 AnomalyCLIPは、非常に多様なクラスセマンティクスのデータセットにおける異常の検出とセグメンテーションにおいて、優れたゼロショット性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.913854244182325
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Zero-shot anomaly detection (ZSAD) requires detection models trained using auxiliary data to detect anomalies without any training sample in a target dataset. It is a crucial task when training data is not accessible due to various concerns, \eg, data privacy, yet it is challenging since the models need to generalize to anomalies across different domains where the appearance of foreground objects, abnormal regions, and background features, such as defects/tumors on different products/organs, can vary significantly. Recently large pre-trained vision-language models (VLMs), such as CLIP, have demonstrated strong zero-shot recognition ability in various vision tasks, including anomaly detection. However, their ZSAD performance is weak since the VLMs focus more on modeling the class semantics of the foreground objects rather than the abnormality/normality in the images. In this paper we introduce a novel approach, namely AnomalyCLIP, to adapt CLIP for accurate ZSAD across different domains. The key insight of AnomalyCLIP is to learn object-agnostic text prompts that capture generic normality and abnormality in an image regardless of its foreground objects. This allows our model to focus on the abnormal image regions rather than the object semantics, enabling generalized normality and abnormality recognition on diverse types of objects. Large-scale experiments on 17 real-world anomaly detection datasets show that AnomalyCLIP achieves superior zero-shot performance of detecting and segmenting anomalies in datasets of highly diverse class semantics from various defect inspection and medical imaging domains. Code will be made available at https://github.com/zqhang/AnomalyCLIP.
• Abstract（参考訳）: ゼロショット異常検出(ZSAD)は、ターゲットデータセットのトレーニングサンプルなしで異常を検出するために補助データを使用してトレーニングされた検出モデルを必要とする。 データプライバシなどさまざまな懸念があるため、データのトレーニングがアクセスできない場合、重要なタスクですが、前景オブジェクトや異常領域、さまざまな製品や組織における欠陥や腫瘍などのバックグラウンド特徴の出現が著しく変化するような、さまざまなドメインの異常に一般化する必要があるため、非常に難しいのです。 近年,クリップなどの大規模事前学習型視覚言語モデル(vlms)が,異常検出を含む様々な視覚課題において強いゼロショット認識能力を示している。 しかし、VLMは画像の異常や異常ではなく、前景オブジェクトのクラスセマンティクスをモデル化することに重点を置いているため、ZSAD性能は弱い。 本稿では、AnomalyCLIPと呼ばれる新しいアプローチを導入し、CLIPを異なる領域にわたる正確なZSADに適用する。 AnomalyCLIPの重要な洞察は、オブジェクトに依存しないテキストのプロンプトを学習し、前景のオブジェクトに関係なく画像の一般的な正規性と異常を捉えることである。 これにより、モデルがオブジェクトのセマンティクスよりも異常な画像領域に焦点を合わせ、様々な種類のオブジェクトに対する一般化された正規性と異常認識を可能にします。 17の現実世界の異常検出データセットに関する大規模実験では、様々な欠陥検査や医療画像領域からの多種多様なクラスセマンティクスのデータセットにおいて、異常を検出および分割する優れたゼロショット性能が得られた。 コードはhttps://github.com/zqhang/AnomalyCLIPで公開される。

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