論文の概要: A Survey on RGB, 3D, and Multimodal Approaches for Unsupervised Industrial Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21982v1
• Date: Tue, 29 Oct 2024 12:12:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:40:24.428806
• Title: A Survey on RGB, 3D, and Multimodal Approaches for Unsupervised Industrial Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 産業異常検出のためのRGB, 3D, マルチモーダル手法の検討
• Authors: Yuxuan Lin, Yang Chang, Xuan Tong, Jiawen Yu, Antonio Liotta, Guofan Huang, Wei Song, Deyu Zeng, Zongze Wu, Yan Wang, Wenqiang Zhang,
• Abstract要約: 非監督型産業異常検出(UIAD)技術は、異常サンプルの不足を効果的に克服し、スマートマニュファクチャリングの自動化と信頼性を高める。 RGB, 3D, マルチモーダル異常検出は, 産業情報化分野における包括的かつ堅牢な機能を示している。 3次元UIADとマルチモーダルUIADに着目し、3つのモード設定で、教師なしの産業異常検出の包括的概要を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.634671653473397
• License:
• Abstract: In the advancement of industrial informatization, Unsupervised Industrial Anomaly Detection (UIAD) technology effectively overcomes the scarcity of abnormal samples and significantly enhances the automation and reliability of smart manufacturing. While RGB, 3D, and multimodal anomaly detection have demonstrated comprehensive and robust capabilities within the industrial informatization sector, existing reviews on industrial anomaly detection have not sufficiently classified and discussed methods in 3D and multimodal settings. We focus on 3D UIAD and multimodal UIAD, providing a comprehensive summary of unsupervised industrial anomaly detection in three modal settings. Firstly, we compare our surveys with recent works, introducing commonly used datasets, evaluation metrics, and the definitions of anomaly detection problems. Secondly, we summarize five research paradigms in RGB, 3D and multimodal UIAD and three emerging industrial manufacturing optimization directions in RGB UIAD, and review three multimodal feature fusion strategies in multimodal settings. Finally, we outline the primary challenges currently faced by UIAD in three modal settings, and offer insights into future development directions, aiming to provide researchers with a thorough reference and offer new perspectives for the advancement of industrial informatization. Corresponding resources are available at https://github.com/Sunny5250/Awesome-Multi-Setting-UIAD.
• Abstract（参考訳）: 産業情報化の進展に伴い,無監督産業異常検出(UIAD)技術は異常サンプルの不足を効果的に克服し,スマート製造の自動化と信頼性を著しく向上させる。 RGB, 3D, およびマルチモーダル異常検出は, 産業情報化分野における包括的かつ堅牢な機能を示しているが, 産業異常検出に関する既存のレビューは十分に分類されておらず, 3Dおよびマルチモーダル環境での手法について議論されている。 3次元UIADとマルチモーダルUIADに着目し、3つのモード設定で、教師なしの産業異常検出の包括的概要を提供する。 まず、我々の調査を最近の研究と比較し、一般的に使われているデータセット、評価指標、異常検出問題の定義を紹介した。 第2に、RGB、3DおよびマルチモーダルUIADにおける5つの研究パラダイムと、RGB UIADにおける3つの産業的製造最適化の方向性を要約し、マルチモーダル環境での3つのマルチモーダル特徴融合戦略を概観する。 最後に、UIADが現在直面している主な課題を3つのモードで概説し、今後の開発方向性についての洞察を提供し、研究者に徹底的なリファレンスを提供し、産業情報化の進展に向けた新たな視点を提供することを目的としている。 対応するリソースはhttps://github.com/Sunny5250/Awesome-Multi-Setting-UIADにある。

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