Fugu-MT 論文翻訳(概要): Cross-Modal Learning for Anomaly Detection in Complex Industrial Process: Methodology and Benchmark

論文の概要: Cross-Modal Learning for Anomaly Detection in Complex Industrial Process: Methodology and Benchmark

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09016v2
Date: Sat, 02 Nov 2024 13:09:38 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-05 14:40:42.307759
Title: Cross-Modal Learning for Anomaly Detection in Complex Industrial Process: Methodology and Benchmark
Title（参考訳）: 複雑な産業プロセスにおける異常検出のためのクロスモーダル学習:方法論とベンチマーク
Authors: Gaochang Wu, Yapeng Zhang, Lan Deng, Jingxin Zhang, Tianyou Chai,
Abstract要約: 複雑な産業プロセスにおける異常検出は、効率的で安定で安全な操作を確実にする上で重要な役割を担っている。本稿では,マグネシウム溶融プロセスにおける視覚特徴(ビデオ)とプロセス変数(電流)の相関を探索し,異常検出を容易にするクロスモーダルトランスを提案する。本稿では, マグネシウム溶融プロセスの先駆的なクロスモーダルベンチマークを行い, 同期的に取得したビデオデータと電流データを220万以上のサンプルで分析した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.376814754500625
License:
Abstract: Anomaly detection in complex industrial processes plays a pivotal role in ensuring efficient, stable, and secure operation. Existing anomaly detection methods primarily focus on analyzing dominant anomalies using the process variables (such as arc current) or constructing neural networks based on abnormal visual features, while overlooking the intrinsic correlation of cross-modal information. This paper proposes a cross-modal Transformer (dubbed FmFormer), designed to facilitate anomaly detection by exploring the correlation between visual features (video) and process variables (current) in the context of the fused magnesium smelting process. Our approach introduces a novel tokenization paradigm to effectively bridge the substantial dimensionality gap between the 3D video modality and the 1D current modality in a multiscale manner, enabling a hierarchical reconstruction of pixel-level anomaly detection. Subsequently, the FmFormer leverages self-attention to learn internal features within each modality and bidirectional cross-attention to capture correlations across modalities. By decoding the bidirectional correlation features, we obtain the final detection result and even locate the specific anomaly region. To validate the effectiveness of the proposed method, we also present a pioneering cross-modal benchmark of the fused magnesium smelting process, featuring synchronously acquired video and current data for over 2.2 million samples. Leveraging cross-modal learning, the proposed FmFormer achieves state-of-the-art performance in detecting anomalies, particularly under extreme interferences such as current fluctuations and visual occlusion caused by heavy water mist. The presented methodology and benchmark may be applicable to other industrial applications with some amendments. The benchmark will be released at https://github.com/GaochangWu/FMF-Benchmark.
Abstract（参考訳）: 複雑な産業プロセスにおける異常検出は、効率的で安定で安全な操作を確実にする上で重要な役割を担っている。既存の異常検出方法は、主にプロセス変数(アーク電流など)を用いて支配的な異常を分析することや、異常な視覚的特徴に基づいてニューラルネットワークを構築することに焦点を当てている。本稿では,マグネシウム溶融プロセスのコンテキストにおける視覚的特徴(ビデオ)とプロセス変数(電流)の相関を探索し,異常検出を容易にするクロスモーダルトランスフォーマー(FmFormer)を提案する。提案手法は,3次元ビデオモダリティと1次元電流モダリティの実質的な次元ギャップをマルチスケールで効果的に橋渡しし,画素レベルの異常検出を階層的に再構築する,新しいトークン化パラダイムを提案する。その後、FmFormerは自己アテンションを利用して各モダリティの内部特徴と双方向のクロスアテンションを学習し、モダリティ間の相関を捉える。双方向相関特徴を復号することにより、最終的な検出結果を得て、特定の異常領域を特定できる。提案手法の有効性を検証するため,220万以上の試料に対して,同期的に取得したビデオおよび電流データを特徴とする溶融マグネシウム製錬プロセスの先駆的なクロスモーダルベンチマークを提案する。クロスモーダル学習を活用して提案したFmFormerは異常検出における最先端性能を実現する。提案された方法論とベンチマークは、いくつかの修正を加えて他の産業応用に適用することができる。ベンチマークはhttps://github.com/GaochangWu/FMF-Benchmarkで公開される。

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