論文の概要: TransFusion -- A Transparency-Based Diffusion Model for Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09999v1
• Date: Thu, 16 Nov 2023 16:23:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-17 13:41:44.382851
• Title: TransFusion -- A Transparency-Based Diffusion Model for Anomaly Detection
• Title（参考訳）: TransFusion -- 異常検出のための透明性に基づく拡散モデル
• Authors: Matic Fu\v{c}ka, Vitjan Zavrtanik, Danijel Sko\v{c}aj
• Abstract要約: 再構成された異常検出手法は、対象物の正常な外観を復元し、理想的には異常領域のみを変更する。 近年の再構成手法では拡散モデルが採用されているが, 標準拡散法では問題に十分対応していない。 本稿では,異常領域の透明性が徐々に増大する,透過性に基づく新しい拡散プロセスを提案する。 TransFusion は VisA と MVTec AD の両方のデータセットで、画像レベルの AUROC はそれぞれ98.5% と 99.2% である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.130722489512822
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Surface anomaly detection is a vital component in manufacturing inspection. Reconstructive anomaly detection methods restore the normal appearance of an object, ideally modifying only the anomalous regions. Due to the limitations of commonly used reconstruction architectures, the produced reconstructions are often poor and either still contain anomalies or lack details in anomaly-free regions. Recent reconstructive methods adopt diffusion models, however with the standard diffusion process the problems are not adequately addressed. We propose a novel transparency-based diffusion process, where the transparency of anomalous regions is progressively increased, restoring their normal appearance accurately and maintaining the appearance of anomaly-free regions without loss of detail. We propose TRANSparency DifFUSION (TransFusion), a discriminative anomaly detection method that implements the proposed diffusion process, enabling accurate downstream anomaly detection. TransFusion achieves state-of-the-art performance on both the VisA and the MVTec AD datasets, with an image-level AUROC of 98.5% and 99.2%, respectively.
• Abstract（参考訳）: 表面異常検出は製造検査において重要な要素である。 再構成異常検出法は、異常領域のみを理想的に修正して、物体の正常な外観を復元する。 一般的に使用されている再建建築の制限のため、生産された再建は貧弱であり、異常がまだ残っているか、異常のない地域では詳細が欠落している。 近年の再構成手法では拡散モデルが採用されているが,標準拡散法では問題に十分対応していない。 そこで我々は, 異常領域の透明性が徐々に向上し, 正常な外観を正確に復元し, 詳細を損なわずに異常領域の出現を維持する, 新たな透明性に基づく拡散プロセスを提案する。 本研究では,提案手法を実装した識別的異常検出法である透明性拡散(transfusion)を提案する。 TransFusion は VisA と MVTec AD の両方のデータセットで、画像レベルの AUROC はそれぞれ98.5% と 99.2% である。

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