Fugu-MT 論文翻訳(概要): CRD: Collaborative Representation Distance for Practical Anomaly Detection

論文の概要: CRD: Collaborative Representation Distance for Practical Anomaly Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09443v1
Date: Wed, 20 Dec 2023 13:47:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-22 09:26:38.510658
Title: CRD: Collaborative Representation Distance for Practical Anomaly Detection
Title（参考訳）: CRD:実用的異常検出のための協調表現距離
Authors: Chao Han and Yudong Yan
Abstract要約: パッチベースの手法では、画像は位置に応じた画像パッチの集合と見なす。クェリイメージとストアされたパッチを最も近い場所で検索すると、時間と空間の要求からすると、O(n)$の複雑さを占有する。本稿では,協調表現モデルを用いた画像パッチの距離計算手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3931689873603603
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Visual defect detection plays an important role in intelligent industry. Patch based methods consider visual images as a collection of image patches according to positions, which have stronger discriminative ability for small defects in products, e.g. scratches on pills. However, the nearest neighbor search for the query image and the stored patches will occupy $O(n)$ complexity in terms of time and space requirements, posing strict challenges for deployment in edge environments. In this paper, we propose an alternative approach to the distance calculation of image patches via collaborative representation models. Starting from the nearest neighbor distance with $L_0$ constraint, we relax the constraint to $L_2$ constraint and solve the distance quickly in close-formed without actually accessing the original stored collection of image patches. Furthermore, we point out that the main computational burden of this close-formed solution can be pre-computed by high-performance server before deployment. Consequently, the distance calculation on edge devices only requires a simple matrix multiplication, which is extremely lightweight and GPU-friendly. Performance on real industrial scenarios demonstrates that compared to the existing state-of-the-art methods, this distance achieves several hundred times improvement in computational efficiency with slight performance drop, while greatly reducing memory overhead.
Abstract（参考訳）: 視覚欠陥検出は知的産業において重要な役割を果たす。パッチベースの手法では、画像は位置に応じた画像パッチの集合であり、例えば錠剤の傷など、製品の小さな欠陥に対してより強力な識別能力を持つ。しかし、最も近いクエリイメージとストアドパッチの検索は、時間と空間の要求の観点からO(n)$の複雑さを占有し、エッジ環境へのデプロイには厳しい課題が生じる。本稿では,協調表現モデルを用いた画像パッチの距離計算のための代替手法を提案する。 L_0$制約で近接する距離から始めると、制約を$L_2$制約に緩和し、元の保存されたイメージパッチのコレクションに実際にアクセスすることなく、閉じた状態での距離を素早く解決する。さらに、この密接なソリューションの主な計算負荷は、デプロイ前に高性能サーバによって事前に計算できることを指摘した。したがって、エッジデバイス上の距離計算は、非常に軽量でGPUフレンドリーな単純な行列乗算のみを必要とする。実産業シナリオのパフォーマンスは、既存の最先端手法と比較して、この距離は、わずかな性能低下を伴う計算効率の数百倍の改善を実現し、メモリオーバーヘッドを大幅に低減することを示した。

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