論文の概要: Grid-Based Continuous Normal Representation for Anomaly Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18293v1
- Date: Wed, 28 Feb 2024 12:38:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-29 15:08:19.577658
- Title: Grid-Based Continuous Normal Representation for Anomaly Detection
- Title（参考訳）: 格子型連続正規表現による異常検出
- Authors: Joo Chan Lee, Taejune Kim, Eunbyung Park, Simon S. Woo, Jong Hwan Ko
- Abstract要約: 連続的特徴空間内での正規特徴を表現するための新しい異常検出手法であるGRADを提案する。
MVTec ADデータセットを用いた評価では、GRADは従来の最先端手法よりも大幅に優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.377109288326057
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: There have been significant advancements in anomaly detection in an
unsupervised manner, where only normal images are available for training.
Several recent methods aim to detect anomalies based on a memory, comparing the
input and the directly stored normal features (or trained features with normal
images). However, such memory-based approaches operate on a discrete feature
space implemented by the nearest neighbor or attention mechanism, suffering
from poor generalization or an identity shortcut issue outputting the same as
input, respectively. Furthermore, the majority of existing methods are designed
to detect single-class anomalies, resulting in unsatisfactory performance when
presented with multiple classes of objects. To tackle all of the above
challenges, we propose GRAD, a novel anomaly detection method for representing
normal features within a "continuous" feature space, enabled by transforming
spatial features into coordinates and mapping them to continuous grids.
Furthermore, we carefully design the grids tailored for anomaly detection,
representing both local and global normal features and fusing them effectively.
Our extensive experiments demonstrate that GRAD successfully generalizes the
normal features and mitigates the identity shortcut, furthermore, GRAD
effectively handles diverse classes in a single model thanks to the
high-granularity global representation. In an evaluation using the MVTec AD
dataset, GRAD significantly outperforms the previous state-of-the-art method by
reducing 65.0\% of the error for multi-class unified anomaly detection. The
project page is available at https://tae-mo.github.io/grad/.
- Abstract（参考訳）: 正常な画像のみがトレーニングに利用できる、教師なしの方法で異常検出が大幅に進歩している。
いくつかの最近の手法は、入力と直接記憶される通常の特徴(または訓練された特徴と通常の画像)を比較し、メモリに基づいて異常を検出することを目的としている。
しかし、このようなメモリベースのアプローチは、最寄りの近傍またはアテンション機構によって実装された離散的な特徴空間上で動作し、それぞれ入力として出力される非一般化やidショートカットの問題に苦しむ。
さらに,既存手法の大部分は単一クラスの異常を検出するように設計されており,複数のオブジェクトのクラスを提示しても不満足な性能が得られる。
これらの課題に対処するために,空間的特徴を座標に変換し,連続格子にマッピングすることで,「連続的」特徴空間内の通常の特徴を表現する新しい異常検出手法であるGRADを提案する。
さらに,異常検出に適したグリッドを設計し,局所的特徴と大域的特徴の両方を表現し,効果的に融合させる。
我々の広範な実験により、GRADは正常な特徴を一般化し、アイデンティティショートカットを緩和し、さらに高粒度グローバル表現により、単一モデルの多様なクラスを効果的に扱えることを示した。
MVTec ADデータセットを用いた評価では、GRADは、マルチクラス統一異常検出におけるエラーの65.0\%を減らし、従来の最先端手法を著しく上回っている。
プロジェクトページはhttps://tae-mo.github.io/grad/で入手できる。
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