論文の概要: CLIP-AD: A Language-Guided Staged Dual-Path Model for Zero-shot Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00453v1
• Date: Wed, 1 Nov 2023 11:39:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-02 13:56:09.025253
• Title: CLIP-AD: A Language-Guided Staged Dual-Path Model for Zero-shot Anomaly Detection
• Title（参考訳）: CLIP-AD:ゼロショット異常検出のための言語ガイド付き段数パスモデル
• Authors: Xuhai Chen, Jiangning Zhang, Guanzhong Tian, Haoyang He, Wuhao Zhang, Yabiao Wang, Chengjie Wang, Yunsheng Wu, Yong Liu
• Abstract要約: 本稿では,0ショット異常検出(AD)について検討し,テスト対象の参照画像なしでADを実行する。 我々は、言語誘導型戦略を採用し、大規模視覚言語モデルCLIPの優れたゼロショット分類機能を活用する、シンプルなyet- EffectiveアーキテクチャCLIP-ADを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.13924517527657
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper considers zero-shot Anomaly Detection (AD), a valuable yet under-studied task, which performs AD without any reference images of the test objects. Specifically, we employ a language-guided strategy and propose a simple-yet-effective architecture CLIP-AD, leveraging the superior zero-shot classification capabilities of the large vision-language model CLIP. A natural idea for anomaly segmentation is to directly calculate the similarity between text/image features, but we observe opposite predictions and irrelevant highlights in the results. Inspired by the phenomena, we introduce a Staged Dual-Path model (SDP) that effectively uses features from various levels and applies architecture and feature surgery to address these issues. Furthermore, delving beyond surface phenomena, we identify the problem arising from misalignment of text/image features in the joint embedding space. Thus, we introduce a fine-tuning strategy by adding linear layers and construct an extended model SDP+, further enhancing the performance. Abundant experiments demonstrate the effectiveness of our approach, e.g., on VisA, SDP outperforms SOTA by +1.0/+1.2 in classification/segmentation F1 scores, while SDP+ achieves +1.9/+11.7 improvements.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,テスト対象の参照画像を用いずにadを実行する,価値ある未検証タスクであるゼロショット異常検出(ad)について考察する。 具体的には、言語誘導型戦略を採用し、大規模視覚言語モデルCLIPの優れたゼロショット分類機能を活用する、シンプルなyet- EffectiveアーキテクチャCLIP-ADを提案する。 anomaly segmentationの自然なアイデアは、テキストと画像の類似度を直接計算することだが、結果の反対の予測と無関係なハイライトを観察する。 この現象にインスパイアされたSDP(Staged Dual-Path Model)は,様々なレベルの特徴を効果的に活用し,これらの問題に対処するためのアーキテクチャと機能手術を適用する。 さらに, 表面現象を超えて, 埋め込み空間におけるテキスト・画像特徴の誤認から生じる問題を明らかにする。 そこで我々は,線形層を追加し,拡張モデル SDP+ を構築することによって微調整戦略を導入し,さらなる性能向上を図る。 例えば、VisAではSDPがSOTAを+1.0/+1.2で上回り、SDP+は+1.9/+11.7で改善した。

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