論文の概要: 3CAD: A Large-Scale Real-World 3C Product Dataset for Unsupervised Anomaly

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05761v1
• Date: Sun, 09 Feb 2025 03:37:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:32:06.929185
• Title: 3CAD: A Large-Scale Real-World 3C Product Dataset for Unsupervised Anomaly
• Title（参考訳）: 3CAD: 教師なし異常のための大規模実世界の3C製品データセット
• Authors: Enquan Yang, Peng Xing, Hanyang Sun, Wenbo Guo, Yuanwei Ma, Zechao Li, Dan Zeng,
• Abstract要約: 3CADと呼ばれる大規模異常検出データセットを提案する。 3CADには8種類の製造部品があり、合計27,039個の高解像度画像にピクセルレベルの異常をラベル付けしている。 これは、3C製品の品質管理に特化した、最大かつ最初の異常検出データセットである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.150521360544744
• License:
• Abstract: Industrial anomaly detection achieves progress thanks to datasets such as MVTec-AD and VisA. However, they suf- fer from limitations in terms of the number of defect sam- ples, types of defects, and availability of real-world scenes. These constraints inhibit researchers from further exploring the performance of industrial detection with higher accuracy. To this end, we propose a new large-scale anomaly detection dataset called 3CAD, which is derived from real 3C produc- tion lines. Specifically, the proposed 3CAD includes eight different types of manufactured parts, totaling 27,039 high- resolution images labeled with pixel-level anomalies. The key features of 3CAD are that it covers anomalous regions of different sizes, multiple anomaly types, and the possibility of multiple anomalous regions and multiple anomaly types per anomaly image. This is the largest and first anomaly de- tection dataset dedicated to 3C product quality control for community exploration and development. Meanwhile, we in- troduce a simple yet effective framework for unsupervised anomaly detection: a Coarse-to-Fine detection paradigm with Recovery Guidance (CFRG). To detect small defect anoma- lies, the proposed CFRG utilizes a coarse-to-fine detection paradigm. Specifically, we utilize a heterogeneous distilla- tion model for coarse localization and then fine localiza- tion through a segmentation model. In addition, to better capture normal patterns, we introduce recovery features as guidance. Finally, we report the results of our CFRG frame- work and popular anomaly detection methods on the 3CAD dataset, demonstrating strong competitiveness and providing a highly challenging benchmark to promote the development of the anomaly detection field. Data and code are available: https://github.com/EnquanYang2022/3CAD.
• Abstract（参考訳）: 産業異常検出はMVTec-ADやVisAといったデータセットによって進行する。 しかし、それらは欠陥サムプレの数、欠陥の種類、現実のシーンの可用性の制限から推測する。 これらの制約により、研究者は高い精度で工業的検出の性能を探求することを妨げている。 そこで本研究では,実際の3Cプロデュークイオン線から導出した3CADと呼ばれる大規模異常検出データセットを提案する。 具体的には, 画素レベルの異常をラベル付けした高解像度画像27,039枚を含む8種類の製造部品が提案されている。 3CADのキーとなる特徴は、異なる大きさの異常領域、複数の異常タイプ、複数の異常領域と複数の異常タイプを網羅することである。 これは、コミュニティの探索と開発のための3C製品品質管理専用の、最大かつ最初の異常なデ・テクションデータセットである。 一方,本研究では,回復誘導(CFRG)を用いた粗結合検出パラダイム(Coarse-to-Fine detection paradigm)という,教師なし異常検出のための簡易かつ効果的なフレームワークを開発中である。 そこで提案したCFRGは, 粗大な欠陥検出パラダイムを用いる。 具体的には,ヘテロジニアス蒸留-イオンモデルを用いて粗い局在化を行い,さらにセグメンテーションモデルを用いて微粒なローカライザ-イオンを得る。 さらに、通常のパターンをよりよく捉えるために、リカバリ機能をガイダンスとして導入する。 最後に、3CADデータセット上でのCFRGフレームワークと一般的な異常検出手法の結果を報告する。 データとコードは、https://github.com/EnquanYang2022/3CAD。

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