論文の概要: Multimodal Industrial Anomaly Detection by Crossmodal Feature Mapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04521v1
• Date: Thu, 7 Dec 2023 18:41:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-08 13:46:29.335135
• Title: Multimodal Industrial Anomaly Detection by Crossmodal Feature Mapping
• Title（参考訳）: クロスモーダル特徴マッピングによるマルチモーダル産業異常検出
• Authors: Alex Costanzino, Pierluigi Zama Ramirez, Giuseppe Lisanti, Luigi Di Stefano
• Abstract要約: 本稿では、点雲とRGB画像を利用して異常をローカライズする産業用マルチモーダル異常検出(AD)タスクについて検討する。 我々は,新しい軽量かつ高速なフレームワークを導入し,特徴を1つのモダリティからもう1つのモダリティへのマップを,名目標本上で学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.592619256889815
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The paper explores the industrial multimodal Anomaly Detection (AD) task, which exploits point clouds and RGB images to localize anomalies. We introduce a novel light and fast framework that learns to map features from one modality to the other on nominal samples. At test time, anomalies are detected by pinpointing inconsistencies between observed and mapped features. Extensive experiments show that our approach achieves state-of-the-art detection and segmentation performance in both the standard and few-shot settings on the MVTec 3D-AD dataset while achieving faster inference and occupying less memory than previous multimodal AD methods. Moreover, we propose a layer-pruning technique to improve memory and time efficiency with a marginal sacrifice in performance.
• Abstract（参考訳）: この論文は、点雲とrgb画像を利用して異常をローカライズする産業用マルチモーダル異常検出(ad)タスクを探求する。 我々は,新しい軽量で高速なフレームワークを導入し,名目的なサンプル上で,あるモダリティから他のモダリティへ機能をマップすることを学ぶ。 テスト時には、観測された特徴とマッピングされた特徴との矛盾を指摘して異常を検出する。 広汎な実験により,MVTec 3D-ADデータセットの標準設定と少ショット設定の両方において,従来のマルチモーダルAD手法よりも高速な推論とメモリ占有を実現し,最先端検出とセグメンテーション性能を実現することができた。 さらに,性能を犠牲にしてメモリ効率と時間効率を向上させるための層刈り技術を提案する。

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