論文の概要: Exploring Intrinsic Normal Prototypes within a Single Image for Universal Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.02424v1
• Date: Tue, 04 Mar 2025 09:10:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:17:52.737934
• Title: Exploring Intrinsic Normal Prototypes within a Single Image for Universal Anomaly Detection
• Title（参考訳）: ユニバーサル異常検出のための単一画像内固有の正規プロトタイプ探索
• Authors: Wei Luo, Yunkang Cao, Haiming Yao, Xiaotian Zhang, Jianan Lou, Yuqi Cheng, Weiming Shen, Wenyong Yu,
• Abstract要約: INP-Formerは、テスト画像から直接固有の正規プロトタイプ(INP)を抽出する新しい方法である。 INP-Formerは、単一クラス、複数クラス、少数ショットADタスクで最先端のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.443312201906293
• License:
• Abstract: Anomaly detection (AD) is essential for industrial inspection, yet existing methods typically rely on ``comparing'' test images to normal references from a training set. However, variations in appearance and positioning often complicate the alignment of these references with the test image, limiting detection accuracy. We observe that most anomalies manifest as local variations, meaning that even within anomalous images, valuable normal information remains. We argue that this information is useful and may be more aligned with the anomalies since both the anomalies and the normal information originate from the same image. Therefore, rather than relying on external normality from the training set, we propose INP-Former, a novel method that extracts Intrinsic Normal Prototypes (INPs) directly from the test image. Specifically, we introduce the INP Extractor, which linearly combines normal tokens to represent INPs. We further propose an INP Coherence Loss to ensure INPs can faithfully represent normality for the testing image. These INPs then guide the INP-Guided Decoder to reconstruct only normal tokens, with reconstruction errors serving as anomaly scores. Additionally, we propose a Soft Mining Loss to prioritize hard-to-optimize samples during training. INP-Former achieves state-of-the-art performance in single-class, multi-class, and few-shot AD tasks across MVTec-AD, VisA, and Real-IAD, positioning it as a versatile and universal solution for AD. Remarkably, INP-Former also demonstrates some zero-shot AD capability. Code is available at:https://github.com/luow23/INP-Former.
• Abstract（参考訳）: 異常検出(AD)は産業検査に必須であるが、既存の手法ではトレーニングセットからの通常の参照に ``comparing'' テストイメージに依存するのが一般的である。 しかしながら、外観や位置のバリエーションは、これらの参照とテスト画像とのアライメントを複雑にし、検出精度を制限していることが多い。 その結果,ほとんどの異常は局所的な変化であり,異常画像においても貴重な正規情報が残っている。 我々は,この情報が有用であり,同一画像から得られる異常情報と正常情報の両方から,異常情報とより一致している可能性があると論じる。 そこで,本研究では,トレーニングセットから外部の正規性に頼るのではなく,テストイメージから直接内在する正規プロトタイプ(INP)を抽出する新しい手法であるINP-Formerを提案する。 具体的には、通常のトークンを線形に組み合わせてINPを表すINP Extractorを紹介する。 さらに、INPがテスト画像の正常性を忠実に表現できるように、INPコヒーレンス損失を提案する。 これらのINPはINP-Guided Decoderを誘導して通常のトークンのみを再構築し、再構成エラーは異常スコアとして機能する。 さらに,トレーニング中のサンプルの最適化を困難にするためのソフトマイニングロスを提案する。 INP-FormerはMVTec-AD、VisA、Real-IADにまたがる単一クラス、複数クラス、少数ショットのADタスクで最先端のパフォーマンスを実現し、ADの汎用的で普遍的なソリューションとして位置づけている。 注目すべきは、INP-Formerは、いくつかのゼロショットAD機能もデモしていることだ。 コードは、https://github.com/luow23/INP-Former.comで入手できる。

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