Fugu-MT 論文翻訳(概要): RealNet: A Feature Selection Network with Realistic Synthetic Anomaly for Anomaly Detection

論文の概要: RealNet: A Feature Selection Network with Realistic Synthetic Anomaly for Anomaly Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05897v1
Date: Sat, 9 Mar 2024 12:25:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-13 11:52:47.980150
Title: RealNet: A Feature Selection Network with Realistic Synthetic Anomaly for Anomaly Detection
Title（参考訳）: RealNet: 異常検出のためのリアルな合成異常を含む特徴選択ネットワーク
Authors: Ximiao Zhang, Min Xu, and Xiuzhuang Zhou
Abstract要約: 本稿では,リアルな合成異常と適応的な特徴選択を備えた特徴再構成ネットワークであるRealNetを紹介する。我々は、異常認識特徴選択(AFS)と再構成残像選択(RRS)を開発する。その結果,現在の最先端手法と比較して,イメージAUROCとPixelAUROCの両面で有意な改善が見られた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.626097310990373
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Self-supervised feature reconstruction methods have shown promising advances in industrial image anomaly detection and localization. Despite this progress, these methods still face challenges in synthesizing realistic and diverse anomaly samples, as well as addressing the feature redundancy and pre-training bias of pre-trained feature. In this work, we introduce RealNet, a feature reconstruction network with realistic synthetic anomaly and adaptive feature selection. It is incorporated with three key innovations: First, we propose Strength-controllable Diffusion Anomaly Synthesis (SDAS), a diffusion process-based synthesis strategy capable of generating samples with varying anomaly strengths that mimic the distribution of real anomalous samples. Second, we develop Anomaly-aware Features Selection (AFS), a method for selecting representative and discriminative pre-trained feature subsets to improve anomaly detection performance while controlling computational costs. Third, we introduce Reconstruction Residuals Selection (RRS), a strategy that adaptively selects discriminative residuals for comprehensive identification of anomalous regions across multiple levels of granularity. We assess RealNet on four benchmark datasets, and our results demonstrate significant improvements in both Image AUROC and Pixel AUROC compared to the current state-o-the-art methods. The code, data, and models are available at https://github.com/cnulab/RealNet.
Abstract（参考訳）: 自己監督型特徴再構成法は, 産業画像の異常検出と局所化において有望な進歩を示した。このような進歩にもかかわらず、これらの手法は、現実的で多様な異常サンプルを合成し、特徴の冗長性と事前訓練された特徴のバイアスに対処する上で、依然として課題に直面している。本稿では,現実的な合成異常と適応的特徴選択を備えた機能再構成ネットワークであるrealnetを紹介する。まず, 強度制御可能な拡散異常合成 (sdas) を提案し, 実異常の分布を模倣する様々な異常強度を持つ試料を生成できる拡散過程に基づく合成戦略を提案する。第2に,anomaly-aware features selection (afs) を開発した。anomaly-aware features selection (afs) は,計算コストを制御しながら異常検出性能を向上させるために,代表的および識別的事前学習された特徴サブセットを選択する手法である。第3に,複数レベルの粒度の異常領域を包括的に同定するための識別残差を適応的に選択する手法であるRestruction Residuals Selection(RRS)を導入する。我々は4つのベンチマークデータセット上でRealNetを評価し、その結果、現在の最先端手法と比較して、Image AUROCとPixel AUROCに大きな改善が見られた。コード、データ、モデルはhttps://github.com/cnulab/realnetで入手できる。

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