Fugu-MT 論文翻訳(概要): Memoryless Multimodal Anomaly Detection via Student-Teacher Network and Signed Distance Learning

論文の概要: Memoryless Multimodal Anomaly Detection via Student-Teacher Network and Signed Distance Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05378v1
Date: Mon, 9 Sep 2024 07:18:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-10 15:30:45.249449
Title: Memoryless Multimodal Anomaly Detection via Student-Teacher Network and Signed Distance Learning
Title（参考訳）: 学生-教師ネットワークによるメモリレスマルチモーダル異常検出と符号付き遠隔学習
Authors: Zhongbin Sun, Xiaolong Li, Yiran Li, Yue Ma,
Abstract要約: マルチモーダル異常検出のための新しいメモリレスMDSSを提案する。ライトウェイトな学生-教師ネットワークと、RGBイメージと3Dポイントクラウドから学ぶための署名付き距離関数を採用している。実験の結果,MDSSはSOTAメモリバンク方式のShape-guidedと同等だが安定であることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.610387986933741
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Unsupervised anomaly detection is a challenging computer vision task, in which 2D-based anomaly detection methods have been extensively studied. However, multimodal anomaly detection based on RGB images and 3D point clouds requires further investigation. The existing methods are mainly inspired by memory bank based methods commonly used in 2D-based anomaly detection, which may cost extra memory for storing mutimodal features. In present study, a novel memoryless method MDSS is proposed for multimodal anomaly detection, which employs a light-weighted student-teacher network and a signed distance function to learn from RGB images and 3D point clouds respectively, and complements the anomaly information from the two modalities. Specifically, a student-teacher network is trained with normal RGB images and masks generated from point clouds by a dynamic loss, and the anomaly score map could be obtained from the discrepancy between the output of student and teacher. Furthermore, the signed distance function learns from normal point clouds to predict the signed distances between points and surface, and the obtained signed distances are used to generate anomaly score map. Subsequently, the anomaly score maps are aligned to generate the final anomaly score map for detection. The experimental results indicate that MDSS is comparable but more stable than the SOTA memory bank based method Shape-guided, and furthermore performs better than other baseline methods.
Abstract（参考訳）: 教師なし異常検出はコンピュータビジョンの課題であり、2Dベースの異常検出方法が広く研究されている。しかし、RGB画像と3D点雲に基づくマルチモーダル異常検出には、さらなる調査が必要である。既存の手法は主に2Dベースの異常検出でよく使われるメモリバンクベースの手法にインスパイアされている。本研究では,RGB画像と3次元点雲からそれぞれ学習するために,学生-教師ネットワークと符号付き距離関数を用いたマルチモーダル異常検出のための新しいメモリレス手法MDSSを提案し,その2つのモードから異常情報を補完する。具体的には,通常のRGB画像とマスクを動的損失でトレーニングし,学生と教師の出力の相違から異常スコアマップを得ることができた。さらに、符号付き距離関数は通常の点雲から学習して点と面の間の符号付き距離を予測し、得られた符号付き距離を用いて異常スコアマップを生成する。その後、異常スコアマップを整列して最終異常スコアマップを生成して検出する。実験の結果,MDSSはSOTAメモリバンク方式のShape-guidedと同等だが安定であり,他のベースライン方式よりも優れた性能を示した。

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