論文の概要: LogicAD: Explainable Anomaly Detection via VLM-based Text Feature Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01767v2
• Date: Wed, 08 Jan 2025 12:11:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-09 11:35:18.484350
• Title: LogicAD: Explainable Anomaly Detection via VLM-based Text Feature Extraction
• Title（参考訳）: LogicAD: VLMベースのテキスト特徴抽出による説明可能な異常検出
• Authors: Er Jin, Qihui Feng, Yongli Mou, Stefan Decker, Gerhard Lakemeyer, Oliver Simons, Johannes Stegmaier,
• Abstract要約: 自動回帰マルチモーダル視覚言語モデル(AVLM)は、視覚的推論における異常なパフォーマンスのために、将来的な代替手段を提供する。 本研究では,AVLMを用いて論理的異常検出を行い,その課題に適していることを示す。 我々は、AUROCが86.4%、F1-maxが83.7%の公開ベンチマークであるMVTec LOCO ADにおいて、異常の説明とともにSOTA性能を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.959108380494595
• License:
• Abstract: Logical image understanding involves interpreting and reasoning about the relationships and consistency within an image's visual content. This capability is essential in applications such as industrial inspection, where logical anomaly detection is critical for maintaining high-quality standards and minimizing costly recalls. Previous research in anomaly detection (AD) has relied on prior knowledge for designing algorithms, which often requires extensive manual annotations, significant computing power, and large amounts of data for training. Autoregressive, multimodal Vision Language Models (AVLMs) offer a promising alternative due to their exceptional performance in visual reasoning across various domains. Despite this, their application to logical AD remains unexplored. In this work, we investigate using AVLMs for logical AD and demonstrate that they are well-suited to the task. Combining AVLMs with format embedding and a logic reasoner, we achieve SOTA performance on public benchmarks, MVTec LOCO AD, with an AUROC of 86.0% and F1-max of 83.7%, along with explanations of anomalies. This significantly outperforms the existing SOTA method by a large margin.
• Abstract（参考訳）: 論理的画像理解は、画像の視覚的内容内の関係と一貫性を解釈し、推論することを含む。 この機能は、高品質な標準を維持し、コストのかかるリコールを最小限に抑えるために、論理的異常検出が不可欠である産業検査のようなアプリケーションに欠かせない。 従来のAD(Anomaly Detection)の研究は、アルゴリズムの設計に先立つ知識に依存しており、大規模な手動アノテーション、膨大な計算能力、訓練のための大量のデータを必要とすることが多い。 自動回帰多モーダル視覚言語モデル(AVLM)は、様々な領域にわたる視覚的推論における例外的なパフォーマンスのために、有望な代替手段を提供する。 それにもかかわらず、彼らの論理的ADへの応用は未だ未定である。 本研究では, AVLM を論理的 AD に使用することについて検討し,そのタスクに適していることを示す。 AVLMと形式埋め込みと論理推論を組み合わせることで、MVTec LOCO AD、AUROCが86.0%、F1-maxが83.7%、異常が説明できる。 これは既存のSOTA法よりも大きなマージンで優れている。

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