論文の概要: Dinomaly: The Less Is More Philosophy in Multi-Class Unsupervised Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14325v3
• Date: Thu, 31 Oct 2024 05:47:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 16:57:35.299896
• Title: Dinomaly: The Less Is More Philosophy in Multi-Class Unsupervised Anomaly Detection
• Title（参考訳）: ディノマリー:マルチクラスの教師なし異常検出の哲学
• Authors: Jia Guo, Shuai Lu, Weihang Zhang, Fang Chen, Hongen Liao, Huiqi Li,
• Abstract要約: 本稿では,最小限の再構成に基づく異常検出フレームワーク,すなわちDianomalyを紹介する。 提案したDinomalyは,3つのデータセットでそれぞれ99.6%,98.7%,89.3%の印象的な画像レベルのAUROCを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.028622674616134
• License:
• Abstract: Recent studies highlighted a practical setting of unsupervised anomaly detection (UAD) that builds a unified model for multi-class images, serving as an alternative to the conventional one-class-one-model setup. Despite various advancements addressing this challenging task, the detection performance under the multi-class setting still lags far behind state-of-the-art class-separated models. Our research aims to bridge this substantial performance gap. In this paper, we introduce a minimalistic reconstruction-based anomaly detection framework, namely Dinomaly, which leverages pure Transformer architectures without relying on complex designs, additional modules, or specialized tricks. Given this powerful framework consisted of only Attentions and MLPs, we found four simple components that are essential to multi-class anomaly detection: (1) Foundation Transformers that extracts universal and discriminative features, (2) Noisy Bottleneck where pre-existing Dropouts do all the noise injection tricks, (3) Linear Attention that naturally cannot focus, and (4) Loose Reconstruction that does not force layer-to-layer and point-by-point reconstruction. Extensive experiments are conducted across popular anomaly detection benchmarks including MVTec-AD, VisA, and Real-IAD. Our proposed Dinomaly achieves impressive image-level AUROC of 99.6%, 98.7%, and 89.3% on the three datasets respectively, which is not only superior to state-of-the-art multi-class UAD methods, but also achieves the most advanced class-separated UAD records.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、教師なし異常検出(UAD)の実践的な設定が強調され、従来の1クラス1モデル設定の代替として機能するマルチクラス画像の統一モデルが構築されている。 この課題に対処する様々な進歩にもかかわらず、マルチクラス設定による検出性能は、最先端のクラス分離モデルよりもはるかに遅れている。 私たちの研究は、この大きなパフォーマンスギャップを埋めることを目的としています。 本稿では, 複雑な設計やモジュールの追加, 特殊なトリックに頼ることなく, 純粋なトランスフォーマーアーキテクチャを活用する, 最小限の再構成に基づく異常検出フレームワークであるDinomalyを紹介する。 この強力なフレームワークは注意とMLPのみで構成されており,(1)普遍的かつ識別的な特徴を抽出する基礎変換器,(2)既存のドロップアウトがすべてのノイズ注入トリックを行うノイズボトルネック,(3)自然に集中できないリニアアテンション,(4)レイヤ・ツー・レイヤ・レイヤ・レイヤ・ポイント・バイ・ポイント・リコンストラクションを強制しないルース・リコンストラクションという,マルチクラスの異常検出に不可欠な4つの単純なコンポーネントが発見された。 MVTec-AD、VisA、Real-IADなどの一般的な異常検出ベンチマークで大規模な実験が行われた。 提案したDinomalyは3つのデータセットに対して,99.6%,98.7%,89.3%の印象的な画像レベルのAUROCを実現している。

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