論文の概要: Multimodal Task Representation Memory Bank vs. Catastrophic Forgetting in Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06194v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 06:49:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:31:47.470383
• Title: Multimodal Task Representation Memory Bank vs. Catastrophic Forgetting in Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 異常検出におけるマルチモーダルタスク表現記憶バンクとカタストロフィックフォーミング
• Authors: You Zhou, Jiangshan Zhao, Deyu Zeng, Zuo Zuo, Weixiang Liu, Zongze Wu,
• Abstract要約: 教師なし連続異常検出(UCAD)はマルチタスク表現学習において大きな課題に直面している。 本稿では,MTRMB(Multimodal Task Representation Memory Bank)方式を提案する。 MVtec AD と VisA データセットの実験では、MTRMB の優位性が示され、平均検出精度は 0.921 である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.991692485111346
• License:
• Abstract: Unsupervised Continuous Anomaly Detection (UCAD) faces significant challenges in multi-task representation learning, with existing methods suffering from incomplete representation and catastrophic forgetting. Unlike supervised models, unsupervised scenarios lack prior information, making it difficult to effectively distinguish redundant and complementary multimodal features. To address this, we propose the Multimodal Task Representation Memory Bank (MTRMB) method through two key technical innovations: A Key-Prompt-Multimodal Knowledge (KPMK) mechanism that uses concise key prompts to guide cross-modal feature interaction between BERT and ViT. Refined Structure-based Contrastive Learning (RSCL) leveraging Grounding DINO and SAM to generate precise segmentation masks, pulling features of the same structural region closer while pushing different structural regions apart. Experiments on MVtec AD and VisA datasets demonstrate MTRMB's superiority, achieving an average detection accuracy of 0.921 at the lowest forgetting rate, significantly outperforming state-of-the-art methods. We plan to open source on GitHub.
• Abstract（参考訳）: 教師なし連続異常検出(UCAD)はマルチタスク表現学習において大きな課題に直面しており、既存の手法では不完全な表現と破滅的な忘れ込みに悩まされている。 教師なしモデルとは異なり、教師なしシナリオには事前情報がないため、冗長かつ補完的なマルチモーダル特徴を効果的に区別することは困難である。 そこで本研究では,キー・プロンプト・マルチモーダル・ナレッジ (KPMK) 機構を用いて,BERT と ViT 間のクロスモーダルな特徴相互作用を導出するマルチモーダルタスク表現記憶バンク (MTRMB) 手法を提案する。 改良構造に基づくコントラシブラーニング(RSCL)は、グラウンドディングDINOとSAMを利用して正確なセグメンテーションマスクを生成し、異なる構造領域を分割しながら同じ構造領域の特徴を引き寄せる。 MVtec AD と VisA データセットの実験は、MTRMB の優位性を示し、平均検出精度 0.921 を最小の忘れ込み速度で達成し、最先端の手法よりも大幅に向上した。 オープンソースをGitHubで公開する予定です。

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