論文の概要: Toward Generalist Anomaly Detection via In-context Residual Learning
with Few-shot Sample Prompts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06495v2
- Date: Tue, 12 Mar 2024 12:52:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-13 11:22:33.490704
- Title: Toward Generalist Anomaly Detection via In-context Residual Learning
with Few-shot Sample Prompts
- Title（参考訳）: サンプルプロンプを用いたコンテキスト内残差学習による一般異常検出に向けて
- Authors: Jiawen Zhu and Guansong Pang
- Abstract要約: Generalist Anomaly Detection (GAD)は、ターゲットデータにさらなるトレーニングを加えることなく、異なるアプリケーションドメインからさまざまなデータセットの異常を検出するために一般化可能な、単一の検出モデルをトレーニングすることを目的としている。
InCTRLと呼ばれるGADのための文脈内残差学習モデルを学習する新しい手法を提案する。
クエリ画像と数発のサンプルプロンプト間の残差の全体的評価に基づいて、通常のサンプルから異常を識別する補助データセットを用いて訓練する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.278418852521344
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper explores the problem of Generalist Anomaly Detection (GAD), aiming
to train one single detection model that can generalize to detect anomalies in
diverse datasets from different application domains without any further
training on the target data. Some recent studies have shown that large
pre-trained Visual-Language Models (VLMs) like CLIP have strong generalization
capabilities on detecting industrial defects from various datasets, but their
methods rely heavily on handcrafted text prompts about defects, making them
difficult to generalize to anomalies in other applications, e.g., medical image
anomalies or semantic anomalies in natural images. In this work, we propose to
train a GAD model with few-shot normal images as sample prompts for AD on
diverse datasets on the fly. To this end, we introduce a novel approach that
learns an in-context residual learning model for GAD, termed InCTRL. It is
trained on an auxiliary dataset to discriminate anomalies from normal samples
based on a holistic evaluation of the residuals between query images and
few-shot normal sample prompts. Regardless of the datasets, per definition of
anomaly, larger residuals are expected for anomalies than normal samples,
thereby enabling InCTRL to generalize across different domains without further
training. Comprehensive experiments on nine AD datasets are performed to
establish a GAD benchmark that encapsulate the detection of industrial defect
anomalies, medical anomalies, and semantic anomalies in both one-vs-all and
multi-class setting, on which InCTRL is the best performer and significantly
outperforms state-of-the-art competing methods.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,GAD(Generalist Anomaly Detection)の問題点を考察し,対象データに対するさらなるトレーニングを行なわずに,異なるアプリケーションドメインからさまざまなデータセットの異常を検出するための1つの単一検出モデルを訓練することを目的とする。
最近の研究により、CLIPのような大規模な事前学習された視覚言語モデル(VLM)は、様々なデータセットから産業的欠陥を検出するための強力な一般化能力を持っていることが示されているが、それらの手法は欠陥に関する手作りのテキストプロンプトに大きく依存しているため、自然画像の医学的画像異常や意味的異常など他のアプリケーションでの異常への一般化が困難である。
そこで本研究では,様々なデータセットにおける広告のサンプルプロンプトとして,低ショット正規画像を用いたgadモデルを訓練することを提案する。
そこで本研究では,gadの文脈内残差学習モデルであるinctrlを学習する新しい手法を提案する。
クエリ画像と数発のサンプルプロンプト間の残差の全体的評価に基づいて、通常のサンプルから異常を識別する補助データセットを用いて訓練する。
データセットにかかわらず、異常の定義に従って、通常のサンプルよりも大きな残基が異常に対して期待されているため、InCTRLはさらなるトレーニングをすることなく、異なるドメインをまたいで一般化することができる。
9つのadデータセットに関する包括的な実験を行い,産業的欠陥,医療的異常,意味的異常の検出を包含するgadベンチマークを構築した。
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