論文の概要: Self-supervised Feature Adaptation for 3D Industrial Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03145v2
• Date: Wed, 17 Jan 2024 06:45:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-18 19:24:07.885430
• Title: Self-supervised Feature Adaptation for 3D Industrial Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 3次元産業異常検出のための自己教師付き特徴適応
• Authors: Yuanpeng Tu, Boshen Zhang, Liang Liu, Yuxi Li, Xuhai Chen, Jiangning Zhang, Yabiao Wang, Chengjie Wang, Cai Rong Zhao
• Abstract要約: 具体的には,大規模ビジュアルデータセット上で事前学習されたモデルを利用した初期のマルチモーダルアプローチについて検討する。 本研究では,アダプタを微調整し,異常検出に向けたタスク指向の表現を学習するためのLSFA法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.41026558455904
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Industrial anomaly detection is generally addressed as an unsupervised task that aims at locating defects with only normal training samples. Recently, numerous 2D anomaly detection methods have been proposed and have achieved promising results, however, using only the 2D RGB data as input is not sufficient to identify imperceptible geometric surface anomalies. Hence, in this work, we focus on multi-modal anomaly detection. Specifically, we investigate early multi-modal approaches that attempted to utilize models pre-trained on large-scale visual datasets, i.e., ImageNet, to construct feature databases. And we empirically find that directly using these pre-trained models is not optimal, it can either fail to detect subtle defects or mistake abnormal features as normal ones. This may be attributed to the domain gap between target industrial data and source data.Towards this problem, we propose a Local-to-global Self-supervised Feature Adaptation (LSFA) method to finetune the adaptors and learn task-oriented representation toward anomaly detection.Both intra-modal adaptation and cross-modal alignment are optimized from a local-to-global perspective in LSFA to ensure the representation quality and consistency in the inference stage.Extensive experiments demonstrate that our method not only brings a significant performance boost to feature embedding based approaches, but also outperforms previous State-of-The-Art (SoTA) methods prominently on both MVTec-3D AD and Eyecandies datasets, e.g., LSFA achieves 97.1% I-AUROC on MVTec-3D, surpass previous SoTA by +3.4%.
• Abstract（参考訳）: 産業異常検出は一般に、通常のトレーニングサンプルのみで欠陥を見つけることを目的とした教師なしのタスクとして扱われる。 近年,多くの2次元異常検出手法が提案され,有望な結果が得られたが,入力として2次元RGBデータのみを用いることで,知覚不能な幾何学的表面異常を識別するには不十分である。 そこで本研究では,マルチモーダル異常検出に焦点をあてる。 具体的には,大規模ビジュアルデータセット,すなわちimagenet上で事前トレーニングされたモデルを用いて特徴データベースを構築する初期マルチモーダルアプローチについて検討する。 そして、これらの事前訓練されたモデルを直接使用するのが最適ではなく、微妙な欠陥を検出したり、異常な特徴を通常のモデルと間違えたりすることを実証的に発見します。 This may be attributed to the domain gap between target industrial data and source data.Towards this problem, we propose a Local-to-global Self-supervised Feature Adaptation (LSFA) method to finetune the adaptors and learn task-oriented representation toward anomaly detection.Both intra-modal adaptation and cross-modal alignment are optimized from a local-to-global perspective in LSFA to ensure the representation quality and consistency in the inference stage.Extensive experiments demonstrate that our method not only brings a significant performance boost to feature embedding based approaches, but also outperforms previous State-of-The-Art (SoTA) methods prominently on both MVTec-3D AD and Eyecandies datasets, e.g., LSFA achieves 97.1% I-AUROC on MVTec-3D, surpass previous SoTA by +3.4%.

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