論文の概要: Looking 3D: Anomaly Detection with 2D-3D Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19393v1
• Date: Thu, 27 Jun 2024 17:59:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-28 13:09:01.942677
• Title: Looking 3D: Anomaly Detection with 2D-3D Alignment
• Title（参考訳）: 2D-3Dアライメントによる3D画像の異常検出
• Authors: Ankan Bhunia, Changjian Li, Hakan Bilen,
• Abstract要約: 本稿では,クエリ画像中の異常を基準形状と比較することで識別する条件付き異常検出問題を提案する。 我々はBrokenChairs-180Kという大規模なデータセットを作成し、約180Kの画像で構成され、様々な異常、幾何学、テクスチャを8,143個の参照3D形状で組み合わせた。 我々のアプローチは総合的な実験を通じて厳格に評価され、この領域における将来の研究のベンチマークとして役立っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.474201071615187
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatic anomaly detection based on visual cues holds practical significance in various domains, such as manufacturing and product quality assessment. This paper introduces a new conditional anomaly detection problem, which involves identifying anomalies in a query image by comparing it to a reference shape. To address this challenge, we have created a large dataset, BrokenChairs-180K, consisting of around 180K images, with diverse anomalies, geometries, and textures paired with 8,143 reference 3D shapes. To tackle this task, we have proposed a novel transformer-based approach that explicitly learns the correspondence between the query image and reference 3D shape via feature alignment and leverages a customized attention mechanism for anomaly detection. Our approach has been rigorously evaluated through comprehensive experiments, serving as a benchmark for future research in this domain.
• Abstract（参考訳）: 視覚的手がかりに基づく自動異常検出は、製造や製品品質評価など、様々な領域において実用的に重要である。 本稿では,クエリ画像中の異常を基準形状と比較することで識別する条件付き異常検出問題を提案する。 この課題に対処するため、我々はBrokenChairs-180Kという、約180Kの画像からなる大規模なデータセットを作成しました。 この課題に対処するために,クエリ画像と参照3次元形状の対応性を特徴的アライメントにより明示的に学習し,異常検出のためのカスタマイズされたアテンション機構を活用する,トランスフォーマーに基づく新しいアプローチを提案する。 我々のアプローチは総合的な実験を通じて厳格に評価され、この領域における将来の研究のベンチマークとして役立っている。

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