論文の概要: Prior Normality Prompt Transformer for Multi-class Industrial Image Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11507v1
• Date: Mon, 17 Jun 2024 13:10:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-18 14:42:04.971066
• Title: Prior Normality Prompt Transformer for Multi-class Industrial Image Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 多クラス産業画像異常検出のためのプリオリティ・ノーマルティ・プロンプト変換器
• Authors: Haiming Yao, Yunkang Cao, Wei Luo, Weihang Zhang, Wenyong Yu, Weiming Shen,
• Abstract要約: マルチクラス異常検出のためのPNPT(Presideor Normality Prompt Transformer)を導入する。 PNPTは戦略的に通常の意味論を取り入れ、「アイデンティティマッピング」問題を緩和する。 これにより、事前の正規性プロンプトを再構築プロセスに統合し、二重ストリームモデルを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.865429486202104
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image anomaly detection plays a pivotal role in industrial inspection. Traditional approaches often demand distinct models for specific categories, resulting in substantial deployment costs. This raises concerns about multi-class anomaly detection, where a unified model is developed for multiple classes. However, applying conventional methods, particularly reconstruction-based models, directly to multi-class scenarios encounters challenges such as identical shortcut learning, hindering effective discrimination between normal and abnormal instances. To tackle this issue, our study introduces the Prior Normality Prompt Transformer (PNPT) method for multi-class image anomaly detection. PNPT strategically incorporates normal semantics prompting to mitigate the "identical mapping" problem. This entails integrating a prior normality prompt into the reconstruction process, yielding a dual-stream model. This innovative architecture combines normal prior semantics with abnormal samples, enabling dual-stream reconstruction grounded in both prior knowledge and intrinsic sample characteristics. PNPT comprises four essential modules: Class-Specific Normality Prompting Pool (CS-NPP), Hierarchical Patch Embedding (HPE), Semantic Alignment Coupling Encoding (SACE), and Contextual Semantic Conditional Decoding (CSCD). Experimental validation on diverse benchmark datasets and real-world industrial applications highlights PNPT's superior performance in multi-class industrial anomaly detection.
• Abstract（参考訳）: 画像異常検出は産業検査において重要な役割を果たす。 従来のアプローチでは、特定のカテゴリに対して異なるモデルを要求することが多く、結果として相当なデプロイメントコストが発生する。 これは、複数のクラスに対して統一されたモデルを開発するマルチクラス異常検出に関する懸念を提起する。 しかし、従来の手法、特に再構成モデルを直接マルチクラスシナリオに適用することは、同一のショートカット学習のような課題に遭遇し、正常な事例と異常な事例の効果的な識別を妨げる。 そこで本研究では,マルチクラス画像異常検出のためのPNPT法を提案する。 PNPTは戦略的に通常の意味論を取り入れ、「アイデンティティマッピング」問題を緩和する。 これにより、事前の正規性プロンプトを再構築プロセスに統合し、二重ストリームモデルを生成する。 この革新的なアーキテクチャは、通常の先行的意味論と異常なサンプルを組み合わせることで、事前知識と本質的なサンプル特性の両方を基盤とした二重ストリーム再構成を可能にする。 PNPTは4つの必須モジュールからなる: Class-Specific Normality Prompting Pool (CS-NPP)、Hierarchical Patch Embedding (HPE)、Semantic Alignment Coupling Encoding (SACE)、Contextual Semantic Conditional Decoding (CSCD)。 多様なベンチマークデータセットと実世界の産業応用に関する実験的検証は、多クラス産業異常検出におけるPNPTの優れた性能を強調している。

関連論文リスト

• Fine-grained Abnormality Prompt Learning for Zero-shot Anomaly Detection [88.34095233600719]
  FAPromptは、より正確なZSADのためにきめ細かい異常プロンプトを学習するために設計された新しいフレームワークである。 画像レベルおよび画素レベルのZSADタスクにおいて、最先端の手法を少なくとも3%-5%のAUC/APで大幅に上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-14T08:41:31Z)
• USD: Unsupervised Soft Contrastive Learning for Fault Detection in Multivariate Time Series [6.055410677780381]
  本研究では,データ拡張とソフトコントラスト学習の組み合わせを導入し,より正確に状態行動の多面的特性を捉えることを目的としている。 この二重戦略は、正常な状態と異常な状態を区別するモデルの能力を著しく向上させ、複数のデータセットと設定で障害検出性能が著しく向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-25T14:48:04Z)
• Toward Multi-class Anomaly Detection: Exploring Class-aware Unified Model against Inter-class Interference [67.36605226797887]
  統一型異常検出(MINT-AD)のためのマルチクラスインプリシトニューラル表現変換器を提案する。 マルチクラス分布を学習することにより、モデルが変換器デコーダのクラス対応クエリ埋め込みを生成する。 MINT-ADは、カテゴリと位置情報を特徴埋め込み空間に投影することができ、さらに分類と事前確率損失関数によって監督される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-21T08:08:31Z)
• MLAD: A Unified Model for Multi-system Log Anomaly Detection [35.68387377240593]
  複数のシステムにまたがる意味的関係推論を組み込んだ新しい異常検出モデルMLADを提案する。 具体的には、Sentence-bertを用いてログシーケンス間の類似性を捉え、それらを高次元の学習可能な意味ベクトルに変換する。 我々は,各キーワードのシーケンスにおける意義を識別し,マルチシステムデータセットの全体分布をモデル化するために,アテンション層の公式を改訂する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-15T12:51:13Z)
• Video Anomaly Detection via Spatio-Temporal Pseudo-Anomaly Generation : A Unified Approach [49.995833831087175]
  本研究は,画像のマスキング領域にペンキを塗布することにより,汎用的な映像時間PAを生成する手法を提案する。 さらに,OCC設定下での現実世界の異常を検出するための単純な統合フレームワークを提案する。 提案手法は,OCC設定下での既存のPAs生成および再構築手法と同等に動作する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-27T13:14:06Z)
• Open-Vocabulary Video Anomaly Detection [57.552523669351636]
  監視の弱いビデオ異常検出(VAD)は、ビデオフレームが正常であるか異常であるかを識別するためにビデオレベルラベルを利用する際、顕著な性能を達成した。 近年の研究は、より現実的な、オープンセットのVADに取り組み、異常や正常なビデオから見えない異常を検出することを目的としている。 本稿ではさらに一歩前進し、未確認および未確認の異常を検知・分類するために訓練済みの大規模モデルを活用することを目的とした、オープン語彙ビデオ異常検出(OVVAD)について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-13T02:54:17Z)
• Hierarchical Vector Quantized Transformer for Multi-class Unsupervised Anomaly Detection [24.11900895337062]
  教師なし画像異常検出(UAD)は、正常サンプルの堅牢かつ識別的な表現を学習することを目的としている。 本稿では,複数のクラスに統一されたフレームワークを構築することに焦点を当てる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-22T08:20:33Z)
• Generalizable Industrial Visual Anomaly Detection with Self-Induction Vision Transformer [5.116033262865781]
  産業用視覚異常検出・局所化のための自己誘導型視覚変換器(SIVT)を提案する。 提案したSIVTは、まず、事前学習したCNNからプロパティ記述子として識別特徴を抽出し、抽出した特徴を自己監督的に再構成する。 その結果,AUROCでは2.8-6.3,APでは3.3-7.6の改善により,最先端検出性能を向上できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-22T14:56:12Z)
• Self-Supervised Training with Autoencoders for Visual Anomaly Detection [61.62861063776813]
  我々は, 正規サンプルの分布を低次元多様体で支持する異常検出において, 特定のユースケースに焦点を当てた。 我々は、訓練中に識別情報を活用する自己指導型学習体制に適応するが、通常の例のサブ多様体に焦点をあてる。 製造領域における視覚異常検出のための挑戦的なベンチマークであるMVTec ADデータセットで、最先端の新たな結果を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-23T14:16:30Z)
• Few-shot Deep Representation Learning based on Information Bottleneck Principle [0.0]
  標準異常検出問題では、サンプルが正規データの単一ソースから生成されたと仮定して、教師なしの設定で検出モデルを訓練する。 実際には、通常データは複数のクラスから構成されることが多いが、このような設定では、大規模ラベル付きデータを持たない通常のクラス間の相違点において、通常のインスタンスと異常を区別する学習が大きな課題となっている。 本研究では,通常のクラスからサンプルを少数用意することで,この課題を克服しようと試みるが,これは過度にコストがかかるものではない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-25T07:15:12Z)
• Unsupervised Anomaly Detection with Adversarial Mirrored AutoEncoders [51.691585766702744]
  本稿では,識別器のミラー化ワッサースタイン損失を利用して,よりセマンティックレベルの再構築を行う逆自動エンコーダの変種を提案する。 我々は,再建基準の代替として,異常スコアの代替尺度を提案した。 提案手法は,OOD検出ベンチマークにおける異常検出の最先端手法よりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-24T08:26:58Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。