論文の概要: A SAM-guided Two-stream Lightweight Model for Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.19145v2
• Date: Tue, 19 Nov 2024 15:54:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:33:54.971589
• Title: A SAM-guided Two-stream Lightweight Model for Anomaly Detection
• Title（参考訳）: SAM誘導による異常検出用2ストリーム軽量モデル
• Authors: Chenghao Li, Lei Qi, Xin Geng,
• Abstract要約: 我々は、教師なし異常検出(STLM)のためのSAM誘導2ストリーム軽量モデルを提案する。 MVTec ADベンチマークを用いて行った実験により,約16Mのパラメータを持ち,20msの推論時間を実現したSTLMは,最先端の手法と効果的に競合することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.73985145110819
• License:
• Abstract: In industrial anomaly detection, model efficiency and mobile-friendliness become the primary concerns in real-world applications. Simultaneously, the impressive generalization capabilities of Segment Anything (SAM) have garnered broad academic attention, making it an ideal choice for localizing unseen anomalies and diverse real-world patterns. In this paper, considering these two critical factors, we propose a SAM-guided Two-stream Lightweight Model for unsupervised anomaly detection (STLM) that not only aligns with the two practical application requirements but also harnesses the robust generalization capabilities of SAM. We employ two lightweight image encoders, i.e., our two-stream lightweight module, guided by SAM's knowledge. To be specific, one stream is trained to generate discriminative and general feature representations in both normal and anomalous regions, while the other stream reconstructs the same images without anomalies, which effectively enhances the differentiation of two-stream representations when facing anomalous regions. Furthermore, we employ a shared mask decoder and a feature aggregation module to generate anomaly maps. Our experiments conducted on MVTec AD benchmark show that STLM, with about 16M parameters and achieving an inference time in 20ms, competes effectively with state-of-the-art methods in terms of performance, 98.26% on pixel-level AUC and 94.92% on PRO. We further experiment on more difficult datasets, e.g., VisA and DAGM, to demonstrate the effectiveness and generalizability of STLM.
• Abstract（参考訳）: 産業異常検出において、モデル効率と移動親和性は現実世界の応用において主要な関心事となっている。 同時に、Segment Anything(SAM)の印象的な一般化能力は広く学術的な注目を集めており、目に見えない異常や多様な現実世界のパターンをローカライズするのに理想的な選択肢となっている。 本稿では,これら2つの重要な要因を考慮し,SAM誘導型非教師付き異常検出用2ストリーム軽量モデル(STLM)を提案する。 我々はSAMの知識によってガイドされた2ストリームの軽量モジュールである2つの軽量画像エンコーダを採用している。 具体的には、一方のストリームは、正常領域と異常領域の両方で識別的および一般的な特徴表現を生成するように訓練され、他方のストリームは同じ画像を異常なく再構成し、異常領域に直面した際の2ストリーム表現の識別を効果的に強化する。 さらに,共有マスクデコーダと特徴集約モジュールを用いて異常マップを生成する。 MVTec ADベンチマークの結果,約16Mのパラメータを持ち,20msの推論時間を実現したSTLMは,高精細度AUCでは98.26%,PROでは94.92%の精度で最先端の手法と競合することがわかった。 さらに、より難しいデータセット、例えば、VisA、DAGMについて実験を行い、STLMの有効性と一般化性を示す。

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