論文の概要: LADMIM: Logical Anomaly Detection with Masked Image Modeling in Discrete Latent Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10234v1
• Date: Mon, 14 Oct 2024 07:50:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 02:14:55.175164
• Title: LADMIM: Logical Anomaly Detection with Masked Image Modeling in Discrete Latent Space
• Title（参考訳）: LADMIM:離散遅延空間における仮面画像モデリングによる論理異常検出
• Authors: Shunsuke Sakai, Tatushito Hasegawa, Makoto Koshino,
• Abstract要約: マスク付き画像モデリングは、画像中のマスキング領域の特徴表現を予測する自己教師付き学習技術である。 本稿では,MIMの特性を利用して論理異常を効果的に検出する手法を提案する。 提案手法をMVTecLOCOデータセット上で評価し,平均AUC 0.867。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Detecting anomalies such as incorrect combinations of objects or deviations in their positions is a challenging problem in industrial anomaly detection. Traditional methods mainly focus on local features of normal images, such as scratches and dirt, making detecting anomalies in the relationships between features difficult. Masked image modeling(MIM) is a self-supervised learning technique that predicts the feature representation of masked regions in an image. To reconstruct the masked regions, it is necessary to understand how the image is composed, allowing the learning of relationships between features within the image. We propose a novel approach that leverages the characteristics of MIM to detect logical anomalies effectively. To address blurriness in the reconstructed image, we replace pixel prediction with predicting the probability distribution of discrete latent variables of the masked regions using a tokenizer. We evaluated the proposed method on the MVTecLOCO dataset, achieving an average AUC of 0.867, surpassing traditional reconstruction-based and distillation-based methods.
• Abstract（参考訳）: 物体の不正な組み合わせや位置のずれなどの異常を検出することは、産業的異常検出において難しい問題である。 従来の手法は主に、傷や汚れなどの通常の画像の局所的な特徴に焦点を当てており、特徴間の関係の異常を検出することは困難である。 Masked Image Modeling(MIM)は、画像中のマスキング領域の特徴表現を予測する自己教師付き学習技術である。 マスクされた領域を再構築するには、画像がどのように構成されているかを理解し、画像内の特徴間の関係を学習する必要がある。 本稿では,MIMの特性を利用して論理異常を効果的に検出する手法を提案する。 再構成画像のぼかしに対処するため、トークン化器を用いて、マスキング領域の離散潜伏変数の確率分布を予測し、画素予測を置き換える。 提案手法をMVTecLOCOデータセット上で評価し,従来の再構築法と蒸留法に比較して平均0.867のAUCを達成した。

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