論文の概要: AnomalyDINO: Boosting Patch-based Few-shot Anomaly Detection with DINOv2

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14529v1
• Date: Thu, 23 May 2024 13:15:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-24 15:05:17.847890
• Title: AnomalyDINO: Boosting Patch-based Few-shot Anomaly Detection with DINOv2
• Title（参考訳）: AnomalyDINO:DINOv2を用いたパッチベースのFew-shot異常検出
• Authors: Simon Damm, Mike Laszkiewicz, Johannes Lederer, Asja Fischer,
• Abstract要約: DINOv2をワンショットおよび数ショットの異常検出に適用し、産業応用に焦点をあてる。 提案するビジョンのみのアプローチであるAnomalyDINOは,パッチの類似性に基づいて,画像レベルの異常予測と画素レベルの異常セグメンテーションの両方を可能にする。 その単純さにもかかわらず、AnomalyDINOは1発と数発の異常検出(例えば、MVTec-ADの1発のパフォーマンスを93.1%から96.6%まで押し上げる)で最先端の結果を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.69402464709241
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in multimodal foundation models have set new standards in few-shot anomaly detection. This paper explores whether high-quality visual features alone are sufficient to rival existing state-of-the-art vision-language models. We affirm this by adapting DINOv2 for one-shot and few-shot anomaly detection, with a focus on industrial applications. We show that this approach does not only rival existing techniques but can even outmatch them in many settings. Our proposed vision-only approach, AnomalyDINO, is based on patch similarities and enables both image-level anomaly prediction and pixel-level anomaly segmentation. The approach is methodologically simple and training-free and, thus, does not require any additional data for fine-tuning or meta-learning. Despite its simplicity, AnomalyDINO achieves state-of-the-art results in one- and few-shot anomaly detection (e.g., pushing the one-shot performance on MVTec-AD from an AUROC of 93.1% to 96.6%). The reduced overhead, coupled with its outstanding few-shot performance, makes AnomalyDINO a strong candidate for fast deployment, for example, in industrial contexts.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル基礎モデルの最近の進歩は、数発の異常検出において新しい標準を定めている。 本稿では、高品質な視覚的特徴だけで既存の最先端の視覚言語モデルに対抗できるかどうかを考察する。 我々は、DINOv2をワンショットおよび数ショットの異常検出に適用し、産業応用に焦点をあてることでこれを裏付ける。 このアプローチは既存のテクニックに匹敵するだけでなく、多くの設定でそれらを上回ります。 提案するビジョンのみのアプローチであるAnomalyDINOは,パッチの類似性に基づいて,画像レベルの異常予測と画素レベルの異常セグメンテーションの両方を可能にする。 このアプローチは方法論的にシンプルで、トレーニング不要であるため、微調整やメタ学習のために追加のデータを必要としない。 その単純さにもかかわらず、AnomalyDINOは1発と数発の異常検出(例えば、MVTec-ADの1発のパフォーマンスを93.1%から96.6%まで押し上げる)で最先端の結果を達成した。 オーバーヘッドの削減と、その卓越した数ショットのパフォーマンスが相まって、AnomalyDINOは、例えば工業的コンテキストにおいて、迅速なデプロイメントの強力な候補となっている。

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