論文の概要: DMAD: Dual Memory Bank for Real-World Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12362v1
• Date: Tue, 19 Mar 2024 02:16:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 15:51:27.202405
• Title: DMAD: Dual Memory Bank for Real-World Anomaly Detection
• Title（参考訳）: DMAD: リアルタイム異常検出のためのデュアルメモリバンク
• Authors: Jianlong Hu, Xu Chen, Zhenye Gan, Jinlong Peng, Shengchuan Zhang, Jiangning Zhang, Yabiao Wang, Chengjie Wang, Liujuan Cao, Rongrong Ji,
• Abstract要約: 我々は、DMAD(Anomaly Detection)のための表現学習を強化したDual Memory Bankという新しいフレームワークを提案する。 DMADはデュアルメモリバンクを用いて特徴距離を計算し、正常パターンと異常パターンの間の特徴注意を計算している。 DMADをMVTec-ADおよびVisAデータセット上で評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.97573828481832
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Training a unified model is considered to be more suitable for practical industrial anomaly detection scenarios due to its generalization ability and storage efficiency. However, this multi-class setting, which exclusively uses normal data, overlooks the few but important accessible annotated anomalies in the real world. To address the challenge of real-world anomaly detection, we propose a new framework named Dual Memory bank enhanced representation learning for Anomaly Detection (DMAD). This framework handles both unsupervised and semi-supervised scenarios in a unified (multi-class) setting. DMAD employs a dual memory bank to calculate feature distance and feature attention between normal and abnormal patterns, thereby encapsulating knowledge about normal and abnormal instances. This knowledge is then used to construct an enhanced representation for anomaly score learning. We evaluated DMAD on the MVTec-AD and VisA datasets. The results show that DMAD surpasses current state-of-the-art methods, highlighting DMAD's capability in handling the complexities of real-world anomaly detection scenarios.
• Abstract（参考訳）: 統一モデルの訓練は、その一般化能力と記憶効率により、実用上の産業異常検出シナリオにより適していると考えられる。 しかし、通常のデータのみを使用するこのマルチクラス設定は、現実の世界では数少ない、しかし重要なアノテートされたアノテートされた異常を無視する。 実世界の異常検出の課題に対処するため,Dual Memory Bank と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 このフレームワークは、統一された(複数クラスの)設定で、教師なしシナリオと半教師なしシナリオの両方を処理する。 DMADはデュアルメモリバンクを用いて、正常なパターンと異常なパターンの間の特徴距離と特徴的注意を計算し、通常のパターンと異常なパターンに関する知識をカプセル化する。 この知識は、異常スコア学習のための拡張された表現を構築するために使用される。 DMADをMVTec-ADおよびVisAデータセット上で評価した。 その結果、DMADは現在の最先端手法を超越し、実世界の異常検出シナリオの複雑さを扱うDMADの能力を強調した。

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