論文の概要: Exploring Plain ViT Reconstruction for Multi-class Unsupervised Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07495v2
• Date: Sun, 11 Aug 2024 14:27:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-14 00:28:29.009332
• Title: Exploring Plain ViT Reconstruction for Multi-class Unsupervised Anomaly Detection
• Title（参考訳）: マルチクラス非教師付き異常検出のためのプレーンVIT再構成の検討
• Authors: Jiangning Zhang, Xuhai Chen, Yabiao Wang, Chengjie Wang, Yong Liu, Xiangtai Li, Ming-Hsuan Yang, Dacheng Tao,
• Abstract要約: Vision Transformer (ViT) では、より単純なアーキテクチャが複数のドメインで有効であることが証明されている。 ViTADはMVTec AD、VisA、Uni-Medicalデータセット上で最先端の結果と効率を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 128.40330044868293
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work studies a challenging and practical issue known as multi-class unsupervised anomaly detection (MUAD). This problem requires only normal images for training while simultaneously testing both normal and anomaly images across multiple classes. Existing reconstruction-based methods typically adopt pyramidal networks as encoders and decoders to obtain multi-resolution features, often involving complex sub-modules with extensive handcraft engineering. In contrast, a plain Vision Transformer (ViT) showcasing a more straightforward architecture has proven effective in multiple domains, including detection and segmentation tasks. It is simpler, more effective, and elegant. Following this spirit, we explore the use of only plain ViT features for MUAD. We first abstract a Meta-AD concept by synthesizing current reconstruction-based methods. Subsequently, we instantiate a novel ViT-based ViTAD structure, designed incrementally from both global and local perspectives. This model provide a strong baseline to facilitate future research. Additionally, this paper uncovers several intriguing findings for further investigation. Finally, we comprehensively and fairly benchmark various approaches using eight metrics. Utilizing a basic training regimen with only an MSE loss, ViTAD achieves state-of-the-art results and efficiency on MVTec AD, VisA, and Uni-Medical datasets. \Eg, achieving 85.4 mAD that surpasses UniAD by +3.0 for the MVTec AD dataset, and it requires only 1.1 hours and 2.3G GPU memory to complete model training on a single V100 that can serve as a strong baseline to facilitate the development of future research. Full code is available at https://zhangzjn.github.io/projects/ViTAD/.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,Multi-class unsupervised anomaly detection (MUAD)として知られる,困難かつ実用的な問題を研究する。 この問題は、複数のクラスにまたがる正常画像と異常画像の両方を同時にテストしながら、トレーニングのために通常の画像のみを必要とする。 既存の再構成に基づく手法では、典型的にエンコーダやデコーダとしてピラミッドネットワークを採用し、多解像度の機能を得る。 対照的に、より単純なアーキテクチャを示す平易なViT(Vit)は、検出やセグメンテーションタスクを含む複数の領域で有効であることが証明されている。 シンプルで、より効果的で、エレガントです。 この精神に続いて、MUAD のプレーンな ViT 機能のみの使用について検討する。 我々はまず,現在の再構築手法を合成することでメタADの概念を抽象化する。 その後、グローバルとローカルの両方の観点から漸進的に設計された新しいViTベースのViTAD構造をインスタンス化する。 このモデルは、将来の研究を促進するための強力なベースラインを提供する。 さらに,本研究では,さらなる調査を行うための興味深い発見をいくつか明らかにした。 最後に、8つのメトリクスを使って、様々なアプローチを包括的かつかなりベンチマークします。 MSE損失のみの基本的なトレーニングレギュレータを利用することで、MVTec AD、VisA、Uni-Medicalデータセット上で最先端の結果と効率を達成する。 \Egは、MVTec ADデータセットでUniAD+3.0を超える85.4mADを達成し、1つのV100上でモデルトレーニングを完了するのに1.1時間2.3GのGPUメモリしか必要としない。 完全なコードはhttps://zhangzjn.github.io/projects/ViTAD/で入手できる。

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