Fugu-MT 論文翻訳(概要): Progressive Boundary Guided Anomaly Synthesis for Industrial Anomaly Detection

論文の概要: Progressive Boundary Guided Anomaly Synthesis for Industrial Anomaly Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17458v1
Date: Mon, 23 Dec 2024 10:26:26 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-24 16:00:17.856697
Title: Progressive Boundary Guided Anomaly Synthesis for Industrial Anomaly Detection
Title（参考訳）: 産業用異常検出のためのプログレッシブ境界誘導異常合成
Authors: Qiyu Chen, Huiyuan Luo, Han Gao, Chengkan Lv, Zhengtao Zhang,
Abstract要約: 教師なし異常検出法は, 通常の試料のみを応用して, 産業画像の表面欠陥を識別することができる。本稿では, 補助的なテクスチャを伴わずに, 重要な特徴レベルの異常を指向的に合成できる新しいプログレッシブ・バウンダリ誘導型異常合成(PBAS)戦略を提案する。本手法は,3つの産業用データセットの最先端性能と高速検出速度を実現する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5680795779726031
License:
Abstract: Unsupervised anomaly detection methods can identify surface defects in industrial images by leveraging only normal samples for training. Due to the risk of overfitting when learning from a single class, anomaly synthesis strategies are introduced to enhance detection capability by generating artificial anomalies. However, existing strategies heavily rely on anomalous textures from auxiliary datasets. Moreover, their limitations in the coverage and directionality of anomaly synthesis may result in a failure to capture useful information and lead to significant redundancy. To address these issues, we propose a novel Progressive Boundary-guided Anomaly Synthesis (PBAS) strategy, which can directionally synthesize crucial feature-level anomalies without auxiliary textures. It consists of three core components: Approximate Boundary Learning (ABL), Anomaly Feature Synthesis (AFS), and Refined Boundary Optimization (RBO). To make the distribution of normal samples more compact, ABL first learns an approximate decision boundary by center constraint, which improves the center initialization through feature alignment. AFS then directionally synthesizes anomalies with more flexible scales guided by the hypersphere distribution of normal features. Since the boundary is so loose that it may contain real anomalies, RBO refines the decision boundary through the binary classification of artificial anomalies and normal features. Experimental results show that our method achieves state-of-the-art performance and the fastest detection speed on three widely used industrial datasets, including MVTec AD, VisA, and MPDD. The code will be available at: https://github.com/cqylunlun/PBAS.
Abstract（参考訳）: 教師なし異常検出法は, 通常の試料のみを応用して, 産業画像の表面欠陥を識別することができる。単一クラスから学習する際に過度に適合するリスクがあるため、人工的な異常を発生させることで検出能力を高めるために、異常合成戦略が導入された。しかし、既存の戦略は補助的なデータセットからの異常なテクスチャに大きく依存している。さらに、それらの異常合成のカバレッジと方向性の限界は、有用な情報を取り込むのに失敗し、かなりの冗長性をもたらす可能性がある。これらの課題に対処するため, 補助的なテクスチャを伴わずに重要な特徴レベルの異常を指向的に合成できる新しいプログレッシブ・バウンダリ誘導型異常合成(PBAS)戦略を提案する。 Approximate Boundary Learning (ABL)、Anomaly Feature Synthesis (AFS)、Refined Boundary Optimization (RBO)の3つのコアコンポーネントで構成されている。正規サンプルの分布をよりコンパクトにするために、ABLはまず中心制約による近似決定境界を学習し、特徴アライメントによる中心初期化を改善する。 AFSは、通常の特徴の超球分布によって導かれるより柔軟なスケールで異常を方向的に合成する。境界は非常に緩いので、実際の異常を含む可能性があるので、RBOは、人工異常と通常の特徴のバイナリ分類を通じて決定境界を洗練する。実験により, MVTec AD, VisA, MPDDの3つの産業データに対して, 最先端性能と高速検出速度が得られた。コードは、https://github.com/cqylunlun/PBAS.comから入手できる。

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