論文の概要: Few-Shot Anomaly Detection via Category-Agnostic Registration Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08810v2
• Date: Tue, 08 Oct 2024 07:48:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:27:39.278851
• Title: Few-Shot Anomaly Detection via Category-Agnostic Registration Learning
• Title（参考訳）: カテゴリー非依存登録学習による少数ショット異常検出
• Authors: Chaoqin Huang, Haoyan Guan, Aofan Jiang, Ya Zhang, Michael Spratling, Xinchao Wang, Yanfeng Wang,
• Abstract要約: 既存のほとんどの異常検出方法は、各カテゴリに専用のモデルを必要とする。 この記事では、新しい数ショットAD(FSAD)フレームワークを提案する。 これは新しいカテゴリーのモデル微調整を必要としない最初のFSAD法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.64252994254268
• License:
• Abstract: Most existing anomaly detection (AD) methods require a dedicated model for each category. Such a paradigm, despite its promising results, is computationally expensive and inefficient, thereby failing to meet the requirements for realworld applications. Inspired by how humans detect anomalies, by comparing a query image to known normal ones, this article proposes a novel few-shot AD (FSAD) framework. Using a training set of normal images from various categories, registration, aiming to align normal images of the same categories, is leveraged as the proxy task for self-supervised category-agnostic representation learning. At test time, an image and its corresponding support set, consisting of a few normal images from the same category, are supplied, and anomalies are identified by comparing the registered features of the test image to its corresponding support image features. Such a setup enables the model to generalize to novel test categories. It is, to our best knowledge, the first FSAD method that requires no model fine-tuning for novel categories: enabling a single model to be applied to all categories. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of the proposed method. Particularly, it improves the current state-of-the-art (SOTA) for FSAD by 11.3% and 8.3% on the MVTec and MPDD benchmarks, respectively. The source code is available at https://github.com/Haoyan-Guan/CAReg.
• Abstract（参考訳）: 既存の異常検出(AD)手法の多くは、各カテゴリに専用のモデルを必要とする。 このようなパラダイムは、有望な結果にもかかわらず、計算に高価で非効率であり、現実世界のアプリケーションに必要な要件を満たしていない。 人間が異常を検知する方法にインスパイアされた本論文では,クエリ画像を既知の正常画像と比較することにより,新しい数ショットAD(FSAD)フレームワークを提案する。 各種カテゴリからの正規画像のトレーニングセットを用いて、同一カテゴリの正規画像の整列を目的とした登録を、自己教師型カテゴリ非依存表現学習のプロキシタスクとして活用する。 テスト時には、同一カテゴリから数個の通常画像からなる画像とその対応する支持セットが供給され、テスト画像の登録された特徴と対応する支持画像特徴とを比較して異常を識別する。 このような設定により、モデルは新しいテストカテゴリに一般化できる。 我々の知る限りでは、新しいカテゴリのモデル微調整を必要としない最初のFSAD手法である。 大規模実験により提案手法の有効性が示された。 特に、MVTecベンチマークとMPDDベンチマークでは、FSADの現在のSOTA(State-of-the-art)を11.3%改善している。 ソースコードはhttps://github.com/Haoyan-Guan/CARegで入手できる。

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