論文の概要: Dual-Image Enhanced CLIP for Zero-Shot Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04782v1
• Date: Wed, 8 May 2024 03:13:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-09 15:24:34.054209
• Title: Dual-Image Enhanced CLIP for Zero-Shot Anomaly Detection
• Title（参考訳）: ゼロショット異常検出のためのデュアルイメージ強化CLIP
• Authors: Zhaoxiang Zhang, Hanqiu Deng, Jinan Bao, Xingyu Li,
• Abstract要約: 本稿では,統合視覚言語スコアリングシステムを活用したデュアルイメージ強化CLIP手法を提案する。 提案手法は,画像のペアを処理し,それぞれを視覚的参照として利用することにより,視覚的コンテキストによる推論プロセスを強化する。 提案手法は視覚言語による関節異常検出の可能性を大幅に活用し,従来のSOTA法と同等の性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.228940066769596
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Image Anomaly Detection has been a challenging task in Computer Vision field. The advent of Vision-Language models, particularly the rise of CLIP-based frameworks, has opened new avenues for zero-shot anomaly detection. Recent studies have explored the use of CLIP by aligning images with normal and prompt descriptions. However, the exclusive dependence on textual guidance often falls short, highlighting the critical importance of additional visual references. In this work, we introduce a Dual-Image Enhanced CLIP approach, leveraging a joint vision-language scoring system. Our methods process pairs of images, utilizing each as a visual reference for the other, thereby enriching the inference process with visual context. This dual-image strategy markedly enhanced both anomaly classification and localization performances. Furthermore, we have strengthened our model with a test-time adaptation module that incorporates synthesized anomalies to refine localization capabilities. Our approach significantly exploits the potential of vision-language joint anomaly detection and demonstrates comparable performance with current SOTA methods across various datasets.
• Abstract（参考訳）: 画像異常検出はコンピュータビジョン分野における課題である。 Vision-Languageモデルの出現、特にCLIPベースのフレームワークの台頭は、ゼロショット異常検出のための新たな道を開いた。 近年の研究では、画像と正常な記述と迅速な記述を整列させることにより、CLIPの使用について検討されている。 しかし、テキストガイダンスへの排他的依存は、しばしば不足し、追加の視覚的参照の重要性を強調している。 本研究では,統合視覚言語スコアリングシステムを活用したDual-Image Enhanced CLIPアプローチを提案する。 提案手法は,画像のペアを処理し,それぞれを視覚的参照として利用することにより,視覚的コンテキストによる推論プロセスを強化する。 このデュアルイメージ戦略は、異常分類とローカライゼーション性能の両方を著しく強化した。 さらに我々は, 局所化機能を改良するために, 合成異常を組み込んだテスト時間適応モジュールにより, モデルを強化した。 提案手法は視覚言語による関節異常検出の可能性を大幅に活用し,従来のSOTA法と同等の性能を示す。

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