論文の概要: DiAD: A Diffusion-based Framework for Multi-class Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06607v1
• Date: Mon, 11 Dec 2023 18:38:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-12 14:34:19.118689
• Title: DiAD: A Diffusion-based Framework for Multi-class Anomaly Detection
• Title（参考訳）: DiAD:多クラス異常検出のための拡散ベースフレームワーク
• Authors: Haoyang He, Jiangning Zhang, Hongxu Chen, Xuhai Chen, Zhishan Li, Xu Chen, Yabiao Wang, Chengjie Wang, Lei Xie
• Abstract要約: 本稿では,拡散型異常検出(Difusion-based Anomaly Detection, DAD)フレームワークを提案する。 画素空間オートエンコーダ、安定拡散の復調ネットワークに接続する潜在空間セマンティックガイド(SG)ネットワーク、特徴空間事前学習機能抽出器から構成される。 MVTec-ADとVisAデータセットの実験は、我々のアプローチの有効性を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.48770333927732
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reconstruction-based approaches have achieved remarkable outcomes in anomaly detection. The exceptional image reconstruction capabilities of recently popular diffusion models have sparked research efforts to utilize them for enhanced reconstruction of anomalous images. Nonetheless, these methods might face challenges related to the preservation of image categories and pixel-wise structural integrity in the more practical multi-class setting. To solve the above problems, we propose a Difusion-based Anomaly Detection (DiAD) framework for multi-class anomaly detection, which consists of a pixel-space autoencoder, a latent-space Semantic-Guided (SG) network with a connection to the stable diffusion's denoising network, and a feature-space pre-trained feature extractor. Firstly, The SG network is proposed for reconstructing anomalous regions while preserving the original image's semantic information. Secondly, we introduce Spatial-aware Feature Fusion (SFF) block to maximize reconstruction accuracy when dealing with extensively reconstructed areas. Thirdly, the input and reconstructed images are processed by a pre-trained feature extractor to generate anomaly maps based on features extracted at different scales. Experiments on MVTec-AD and VisA datasets demonstrate the effectiveness of our approach which surpasses the state-of-the-art methods, e.g., achieving 96.8/52.6 and 97.2/99.0 (AUROC/AP) for localization and detection respectively on multi-class MVTec-AD dataset. Code will be available at https://lewandofskee.github.io/projects/diad.
• Abstract（参考訳）: 再構成に基づくアプローチは異常検出において顕著な結果をもたらした。 近年普及している拡散モデルの例外的な画像再構成能力は、異常画像の再構成にそれらを活用する研究のきっかけとなった。 それでもこれらの手法は、より実用的なマルチクラス設定において、画像カテゴリの保存と画素単位の構造的整合性に関する課題に直面する可能性がある。 上記の問題を解決するために, 画素空間オートエンコーダ, 安定拡散の復調ネットワークに接続した潜在空間セマンティックガイド(SG)ネットワーク, 特徴空間事前学習特徴抽出器からなる多クラス異常検出のための拡散型異常検出(Difusion-based Anomaly Detection, DAD)フレームワークを提案する。 まず、元の画像の意味情報を保存しながら、異常領域を再構築するSGネットワークを提案する。 次に,空間認識機能融合(SFF)ブロックを導入し,広範に再構成された領域を扱う際の再構成精度を最大化する。 第3に、予め訓練された特徴抽出器により入力及び再構成された画像を処理し、異なるスケールで抽出された特徴に基づいて異常マップを生成する。 MVTec-AD データセットと VisA データセットの実験では,マルチクラス MVTec-AD データセット上でそれぞれ 96.8/52.6 と 97.2/99.0 (AUROC/AP) をローカライズし,検出するなど,最先端の手法を超えるアプローチの有効性が示されている。 コードはhttps://lewandofskee.github.io/projects/diadで入手できる。

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