論文の概要: View-Invariant Pixelwise Anomaly Detection in Multi-object Scenes with Adaptive View Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18012v2
• Date: Tue, 01 Apr 2025 00:59:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-02 20:27:04.249093
• Title: View-Invariant Pixelwise Anomaly Detection in Multi-object Scenes with Adaptive View Synthesis
• Title（参考訳）: 適応的なビュー合成を用いた多目的シーンにおけるビュー不変の画素異常検出
• Authors: Subin Varghese, Vedhus Hoskere,
• Abstract要約: 異常検出アプローチは一般的に教師なしであり、期待状態から逸脱を検出することで機能する。 本稿では,2つの画像から異常を検出するScene Anomaly Detection (Scene AD)の問題を紹介する。 逆蒸留異常検出法を改良し,Scene ADに取り組む新しいネットワークOmniADを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual anomaly detection in the built environment is a valuable tool for applications such as infrastructure assessment, construction monitoring, security surveillance, and urban planning. Anomaly detection approaches are typically unsupervised and work by detecting deviations from an expected state where no assumptions are made exact type of deviation. Unsupervised pixel-level anomaly detection methods have been developed to successfully recognize and segment anomalies; however, existing techniques are designed for industrial settings with a fixed camera position. In the built environment, images are periodically captured by a camera operated manually or mounted on aerial or ground vehicles. The camera pose between successive collections may vary widely voiding a fundamental assumption in existing anomaly detection approaches. To address this gap, we introduce the problem of Scene Anomaly Detection (Scene AD), where the goal is to detect anomalies from two sets of images: one set without anomalies and one set that may or may not contain anomalies. No labeled semantic segmentation data are provided for training. We propose a novel network, OmniAD, to tackle Scene AD by refining the reverse distillation anomaly detection method, leading to a 40\% improvement in pixel-level anomaly detection. Additionally, we introduce two new data augmentation strategies that leverage novel view synthesis and camera localization to enhance generalization. We evaluate our approach both qualitatively and quantitatively on a new dataset, ToyCity the first Scene AD dataset featuring multiple objects as well as on the established single object centric dataset, MAD. Our method demonstrates marked improvement over baseline approaches, paving the way for robust anomaly detection in scenes with real-world camera pose variations commonly observed in the built environment. https://drags99.github.io/OmniAD/
• Abstract（参考訳）: 構築された環境における視覚異常検出は、インフラアセスメント、建設監視、セキュリティ監視、都市計画といったアプリケーションにとって貴重なツールである。 異常検出アプローチは一般に教師なしであり、想定された状態からの偏差を検出することで機能する。 教師なし画素レベルの異常検出手法が開発され,異常の認識とセグメント化に成功しているが,既存の技術は固定カメラ位置の工業的設定のために設計されている。 構築された環境では、画像は定期的に手動で操作されるカメラによって撮影されるか、空中または地上の車両に搭載される。 連続するコレクション間のカメラのポーズは、既存の異常検出アプローチの基本的な仮定を無効にする可能性がある。 このギャップに対処するために,画像の2つのセットから異常を検知するScene Anomaly Detection (Scene AD) の問題を導入する。 トレーニング用にラベル付きセマンティックセグメンテーションデータは提供されない。 本稿では, 逆蒸留異常検出法を改良し, 画素レベルの異常検出を40%向上させることにより, Scene ADに取り組む新しいネットワークOmniADを提案する。 さらに、新しいビュー合成とカメラのローカライゼーションを活用して一般化を促進する2つの新しいデータ拡張戦略を導入する。 我々は、新しいデータセット、ToyCity、複数のオブジェクトを含む最初のScene ADデータセット、確立された単一オブジェクト中心のデータセットMADにおいて、我々のアプローチを質的かつ定量的に評価する。 提案手法はベースラインアプローチよりも顕著な改善を示し,構築環境下でよく見られる実写カメラの撮影シーンにおけるロバストな異常検出の道を開く。 https://drags99.github.io/OmniAD/

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