論文の概要: MVREC: A General Few-shot Defect Classification Model Using Multi-View Region-Context

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16897v1
• Date: Sun, 22 Dec 2024 07:14:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 16:00:22.951920
• Title: MVREC: A General Few-shot Defect Classification Model Using Multi-View Region-Context
• Title（参考訳）: MVREC:多視点領域コンテキストを用いた一般ショット欠陥分類モデル
• Authors: Shuai Lyu, Fangjian Liao, Zeqi Ma, Rongchen Zhang, Dongmei Mo, Waikeung Wong,
• Abstract要約: FSDMC(Few-shot defect multi-classification)は、製造業における品質管理の新たなトレンドである。 本稿では、欠陥インスタンスの一般的な特徴を抽出するMVRECと呼ばれる一般的なFSDMCフレームワークを提案する。 また、MVTec ADに基づく新しいFSDMCベンチマークであるMVTec-FSを導入し、インスタンスレベルのマスクアノテーションを備えた1228の欠陥画像を含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.327278132432228
• License:
• Abstract: Few-shot defect multi-classification (FSDMC) is an emerging trend in quality control within industrial manufacturing. However, current FSDMC research often lacks generalizability due to its focus on specific datasets. Additionally, defect classification heavily relies on contextual information within images, and existing methods fall short of effectively extracting this information. To address these challenges, we propose a general FSDMC framework called MVREC, which offers two primary advantages: (1) MVREC extracts general features for defect instances by incorporating the pre-trained AlphaCLIP model. (2) It utilizes a region-context framework to enhance defect features by leveraging mask region input and multi-view context augmentation. Furthermore, Few-shot Zip-Adapter(-F) classifiers within the model are introduced to cache the visual features of the support set and perform few-shot classification. We also introduce MVTec-FS, a new FSDMC benchmark based on MVTec AD, which includes 1228 defect images with instance-level mask annotations and 46 defect types. Extensive experiments conducted on MVTec-FS and four additional datasets demonstrate its effectiveness in general defect classification and its ability to incorporate contextual information to improve classification performance. Code: https://github.com/ShuaiLYU/MVREC
• Abstract（参考訳）: FSDMC(Few-shot defect multi-classification)は、製造業における品質管理の新たなトレンドである。 しかしながら、現在のFSDMCの研究は、特定のデータセットに焦点を当てているため、一般化性に欠けることが多い。 さらに、欠陥分類は画像内の文脈情報に大きく依存しており、既存の手法ではこの情報を効果的に抽出することができない。 これらの課題に対処するために、MVRECと呼ばれる一般的なFSDMCフレームワークを提案し、(1)MVRECは、事前訓練されたAlphaCLIPモデルを組み込むことで、欠陥インスタンスの一般的な特徴を抽出する。 2) マスク領域入力とマルチビューコンテキスト拡張を活用することにより, 欠陥機能の向上を図るために, 領域コンテキストフレームワークを利用する。 さらに、モデル内のFew-shot Zip-Adapter(-F)分類器を導入し、サポートセットの視覚的特徴をキャッシュし、少数ショット分類を実行する。 MVTec ADに基づく新しいFSDMCベンチマークであるMVTec-FSも導入した。 MVTec-FSと4つの追加データセットで実施された大規模な実験は、一般的な欠陥分類の有効性と、文脈情報を組み込んで分類性能を向上させる能力を示している。 コード:https://github.com/ShuaiLYU/MVREC

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