論文の概要: SOWA: Adapting Hierarchical Frozen Window Self-Attention to Visual-Language Models for Better Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03634v1
• Date: Thu, 4 Jul 2024 04:54:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 19:11:48.488871
• Title: SOWA: Adapting Hierarchical Frozen Window Self-Attention to Visual-Language Models for Better Anomaly Detection
• Title（参考訳）: SOWA:より優れた異常検出のための視覚言語モデルへの階層型凍結窓自己注意の適用
• Authors: Zongxiang Hu, Zhaosheng Zhang,
• Abstract要約: 私たちはCLIPモデルに基づくウィンドウ自己認識機構を導入し、学習可能なプロンプトと組み合わせてマルチレベル機能を処理する。 提案手法は5つのベンチマークデータセットでテストされ,20項目中18項目をリードすることで,優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6906005491572401
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual anomaly detection is critical in industrial manufacturing, but traditional methods often rely on extensive normal datasets and custom models, limiting scalability. Recent advancements in large-scale visual-language models have significantly improved zero/few-shot anomaly detection. However, these approaches may not fully utilize hierarchical features, potentially missing nuanced details. We introduce a window self-attention mechanism based on the CLIP model, combined with learnable prompts to process multi-level features within a Soldier-Offier Window self-Attention (SOWA) framework. Our method has been tested on five benchmark datasets, demonstrating superior performance by leading in 18 out of 20 metrics compared to existing state-of-the-art techniques.
• Abstract（参考訳）: 視覚異常検出は工業生産において重要であるが、従来の手法は拡張性を制限するため、広範囲の通常のデータセットやカスタムモデルに依存していることが多い。 大規模視覚言語モデルの最近の進歩は、ゼロ/ファウショット異常検出を大幅に改善した。 しかし、これらのアプローチは階層的な特徴を完全に活用していないかもしれない。 我々は,CLIPモデルに基づくウィンドウ自己注意機構を導入し,Soldier-Offier Window Self-Attention (SOWA) フレームワーク内の複数レベルの特徴を学習可能なプロンプトと組み合わせた。 提案手法は5つのベンチマークデータセットで検証され,従来の最先端技術と比較して,20項目中18項目で優れた性能を示した。

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