論文の概要: AnomalyNCD: Towards Novel Anomaly Class Discovery in Industrial Scenarios
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14379v2
- Date: Thu, 27 Mar 2025 13:09:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-28 12:49:17.243718
- Title: AnomalyNCD: Towards Novel Anomaly Class Discovery in Industrial Scenarios
- Title（参考訳）: AnomalyNCD:産業シナリオにおける新しい異常クラス発見を目指して
- Authors: Ziming Huang, Xurui Li, Haotian Liu, Feng Xue, Yuzhe Wang, Yu Zhou,
- Abstract要約: 本稿では,異なる異常検出手法に適合する多クラス異常分類ネットワークであるAnomalyNCDを提案する。
異常の非優位性に対処するため,我々は主要素バイナライゼーション(MEBin)を設計し,異常中心の画像を得る。
次に、弱い意味を持つ異常を学習するために、マスクによって導かれる孤立した異常に焦点を当てたマスク誘導表現学習を設計する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.77348120041789
- License:
- Abstract: Recently, multi-class anomaly classification has garnered increasing attention. Previous methods directly cluster anomalies but often struggle due to the lack of anomaly-prior knowledge. Acquiring this knowledge faces two issues: the non-prominent and weak-semantics anomalies. In this paper, we propose AnomalyNCD, a multi-class anomaly classification network compatible with different anomaly detection methods. To address the non-prominence of anomalies, we design main element binarization (MEBin) to obtain anomaly-centered images, ensuring anomalies are learned while avoiding the impact of incorrect detections. Next, to learn anomalies with weak semantics, we design mask-guided representation learning, which focuses on isolated anomalies guided by masks and reduces confusion from erroneous inputs through corrected pseudo labels. Finally, to enable flexible classification at both region and image levels, we develop a region merging strategy that determines the overall image category based on the classified anomaly regions. Our method outperforms the state-of-the-art works on the MVTec AD and MTD datasets. Compared with the current methods, AnomalyNCD combined with zero-shot anomaly detection method achieves a 10.8% $F_1$ gain, 8.8% NMI gain, and 9.5% ARI gain on MVTec AD, and 12.8% $F_1$ gain, 5.7% NMI gain, and 10.8% ARI gain on MTD. Code is available at https://github.com/HUST-SLOW/AnomalyNCD.
- Abstract（参考訳）: 近年,多クラス異常分類が注目されている。
以前の手法では、直接異常をクラスタリングするが、異常な事前知識が欠如しているため、しばしば苦労する。
この知識の獲得は、非優位性と弱いセマンティックな異常という2つの問題に直面している。
本稿では,異なる異常検出手法に適合する多クラス異常分類ネットワークであるAnomalyNCDを提案する。
異常の非優位性に対処するため,我々は,異常検出の影響を回避しつつ,異常中心の画像を得るために,主要素バイナライゼーション(MEBin)を設計した。
次に、弱い意味を持つ異常を学習するために、マスクによって導かれる孤立した異常に着目し、修正された擬似ラベルによる誤入力からの混乱を低減するマスク誘導表現学習を設計する。
最後に、領域と画像レベルで柔軟な分類を可能にするために、分類された異常領域に基づいて全体画像カテゴリを決定する領域マージ戦略を開発する。
本手法は,MVTec ADおよびMTDデータセットの最先端処理よりも優れる。
現在の方法と比較すると、AnomalyNCDとゼロショット異常検出法を組み合わせると、MVTec ADでは10.8%のF_1$ゲイン、8.8%のNMIゲイン、9.5%のARIゲイン、12.8%のF_1$ゲイン、5.7%のNMIゲイン、10.8%のARIゲインが得られる。
コードはhttps://github.com/HUST-SLOW/AnomalyNCDで入手できる。
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