論文の概要: FlowCLAS: Enhancing Normalizing Flow Via Contrastive Learning For Anomaly Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19888v1
- Date: Fri, 29 Nov 2024 17:53:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-02 15:21:40.968584
- Title: FlowCLAS: Enhancing Normalizing Flow Via Contrastive Learning For Anomaly Segmentation
- Title（参考訳）: FlowCLAS: 異常セグメンテーションのためのコントラスト学習による正規化の強化
- Authors: Chang Won Lee, Selina Leveugle, Svetlana Stolpner, Chris Langley, Paul Grouchy, Jonathan Kelly, Steven L. Waslander,
- Abstract要約: 異常セグメンテーション(英: Anomaly segmentation)は、予期せぬ事象を認識する必要がある安全クリティカルなアプリケーションにとって貴重なコンピュータビジョンタスクである。
現在の最先端の異常セグメンテーションアプローチは、トレーニング中に様々な不適切なクラスラベルに依存しており、ラベルなしおよび事前訓練された視覚エンコーダを活用する能力を制限する。
視覚基盤モデルを用いてリッチな特徴を抽出し,密度分布の学習に正規化フローネットワークを利用する,新たな自己教師型フレームワークであるFlowCLASを紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.689335986823098
- License:
- Abstract: Anomaly segmentation is a valuable computer vision task for safety-critical applications that need to be aware of unexpected events. Current state-of-the-art (SOTA) scene-level anomaly segmentation approaches rely on diverse inlier class labels during training, limiting their ability to leverage vast unlabeled datasets and pre-trained vision encoders. These methods may underperform in domains with reduced color diversity and limited object classes. Conversely, existing unsupervised methods struggle with anomaly segmentation with the diverse scenes of less restricted domains. To address these challenges, we introduce FlowCLAS, a novel self-supervised framework that utilizes vision foundation models to extract rich features and employs a normalizing flow network to learn their density distribution. We enhance the model's discriminative power by incorporating Outlier Exposure and contrastive learning in the latent space. FlowCLAS significantly outperforms all existing methods on the ALLO anomaly segmentation benchmark for space robotics and demonstrates competitive results on multiple road anomaly segmentation benchmarks for autonomous driving, including Fishyscapes Lost&Found and Road Anomaly. These results highlight FlowCLAS's effectiveness in addressing the unique challenges of space anomaly segmentation while retaining SOTA performance in the autonomous driving domain without reliance on inlier segmentation labels.
- Abstract（参考訳）: 異常セグメンテーション(英: Anomaly segmentation)は、予期せぬ事象を認識する必要がある安全クリティカルなアプリケーションにとって貴重なコンピュータビジョンタスクである。
現状の最先端(SOTA)シーンレベルの異常セグメンテーションアプローチは、トレーニング中に様々な不適切なクラスラベルに依存しており、膨大なラベルのないデータセットと事前訓練されたビジョンエンコーダを活用する能力を制限する。
これらの手法は、色多様性を減らし、オブジェクトクラスが制限されたドメインで性能が低下する可能性がある。
逆に、既存の教師なし手法は、制限の少ないドメインの多様なシーンと異常セグメンテーションに苦労する。
これらの課題に対処するために、視覚基盤モデルを用いてリッチな特徴を抽出し、密度分布の学習に正規化フローネットワークを利用する、新しい自己教師型フレームワークFlowCLASを紹介する。
潜在空間における外周露光とコントラスト学習を組み込むことにより,モデルの識別力を高める。
FlowCLASは、宇宙ロボティクスのALLO異常セグメンテーションベンチマークにおける既存のすべての手法を著しく上回り、Fishyscapes Lost&FoundやRoad Anomalyなど、自律運転のための複数の道路異常セグメンテーションベンチマークにおける競合結果を示している。
これらの結果から,自動走行領域におけるSOTA性能を維持しながら,不整形セグメンテーションに頼らずに,空間異常セグメンテーションの独特な課題に対処するFlowCLASの有効性を強調した。
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