論文の概要: Generating and Reweighting Dense Contrastive Patterns for Unsupervised Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15911v1
• Date: Tue, 26 Dec 2023 07:08:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 15:45:17.710477
• Title: Generating and Reweighting Dense Contrastive Patterns for Unsupervised Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 教師なし異常検出のための高密度コントラストパターンの生成と重み付け
• Authors: Songmin Dai, Yifan Wu, Xiaoqiang Li, Xiangyang Xue
• Abstract要約: 我々は、先行のない異常発生パラダイムを導入し、GRADと呼ばれる革新的な教師なし異常検出フレームワークを開発した。 PatchDiffは、様々な種類の異常パターンを効果的に公開する。 MVTec ADとMVTec LOCOデータセットの両方の実験も、前述の観測をサポートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.34318192698142
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent unsupervised anomaly detection methods often rely on feature extractors pretrained with auxiliary datasets or on well-crafted anomaly-simulated samples. However, this might limit their adaptability to an increasing set of anomaly detection tasks due to the priors in the selection of auxiliary datasets or the strategy of anomaly simulation. To tackle this challenge, we first introduce a prior-less anomaly generation paradigm and subsequently develop an innovative unsupervised anomaly detection framework named GRAD, grounded in this paradigm. GRAD comprises three essential components: (1) a diffusion model (PatchDiff) to generate contrastive patterns by preserving the local structures while disregarding the global structures present in normal images, (2) a self-supervised reweighting mechanism to handle the challenge of long-tailed and unlabeled contrastive patterns generated by PatchDiff, and (3) a lightweight patch-level detector to efficiently distinguish the normal patterns and reweighted contrastive patterns. The generation results of PatchDiff effectively expose various types of anomaly patterns, e.g. structural and logical anomaly patterns. In addition, extensive experiments on both MVTec AD and MVTec LOCO datasets also support the aforementioned observation and demonstrate that GRAD achieves competitive anomaly detection accuracy and superior inference speed.
• Abstract（参考訳）: 最近の教師なし異常検出手法は、補助データセットで事前学習された特徴抽出器や、うまく作られた異常をシミュレートしたサンプルに依存することが多い。 しかし、これは補助データセットの選択の事前や異常シミュレーションの戦略により、より多くの異常検出タスクへの適応性を制限する可能性がある。 この課題に対処するために,我々はまず先行のない異常発生パラダイムを導入し,その後,このパラダイムを基盤とした革新的な非教師付き異常検出フレームワークであるGRADを開発した。 GRADは,(1)局所構造を保ちながら局所構造を保ちながらコントラストパターンを生成する拡散モデル(PatchDiff),(2)PatchDiffが生み出す長い尾とラベルのないコントラストパターンの課題に対処する自己監督的リウェイト機構,(3)通常のパターンとリウェイトされたコントラストパターンを効率的に識別する軽量パッチレベル検出器の3つの重要な構成要素から構成される。 PatchDiffの生成結果は、構造的および論理的異常パターンなど、様々な種類の異常パターンを効果的に露呈する。 さらに、MVTec ADとMVTec LOCOの両方のデータセットに対する広範な実験も上記の観測をサポートし、GRADが競合異常検出精度と推論速度の向上を達成することを示した。

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