論文の概要: Dual-path Frequency Discriminators for Few-shot Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04151v4
• Date: Thu, 22 Aug 2024 14:19:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-23 19:35:21.511876
• Title: Dual-path Frequency Discriminators for Few-shot Anomaly Detection
• Title（参考訳）: ファウショット異常検出のためのデュアルパス周波数判別器
• Authors: Yuhu Bai, Jiangning Zhang, Zhaofeng Chen, Yuhang Dong, Yunkang Cao, Guanzhong Tian,
• Abstract要約: 本稿では、これらの問題に対処するために、周波数観点からDual-Path Frequency Discriminator (DFD)ネットワークを提案する。 識別者は擬似アノマリーの形で共同表現を学ぶ。 MVTec AD と VisA ベンチマークで行った実験では、DFD が現在の最先端手法を超越していることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.956761809902167
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Few-shot anomaly detection (FSAD) plays a crucial role in industrial manufacturing. However, existing FSAD methods encounter difficulties leveraging a limited number of normal samples, frequently failing to detect and locate inconspicuous anomalies in the spatial domain. We have further discovered that these subtle anomalies would be more noticeable in the frequency domain. In this paper, we propose a Dual-Path Frequency Discriminators (DFD) network from a frequency perspective to tackle these issues. The original spatial images are transformed into multi-frequency images, making them more conducive to the tailored discriminators in detecting anomalies. Additionally, the discriminators learn a joint representation with forms of pseudo-anomalies. Extensive experiments conducted on MVTec AD and VisA benchmarks demonstrate that our DFD surpasses current state-of-the-art methods. The code is available at \url{https://github.com/yuhbai/DFD}.
• Abstract（参考訳）: 工業生産においてFSAD (Few-shot Anomaly Detection) が重要な役割を担っている。 しかし,既存のFSAD法では,通常のサンプルの数が限られているため,空間領域における異常検出や発見が困難であった。 さらに、これらの微妙な異常が周波数領域でより顕著であることが判明した。 本稿では、これらの問題に対処するために、周波数観点からDual-Path Frequency Discriminator (DFD)ネットワークを提案する。 元の空間画像は多周波画像に変換され、異常を検出する際に、調整された識別器により誘導される。 さらに、識別者は擬似アノマリーの形で共同表現を学ぶ。 MVTec AD と VisA のベンチマークで実施された大規模な実験により、DFD が現在の最先端手法を超越していることが示されている。 コードは \url{https://github.com/yuhbai/DFD} で公開されている。

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