論文の概要: Towards Visual Discrimination and Reasoning of Real-World Physical Dynamics: Physics-Grounded Anomaly Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.03562v3
- Date: Wed, 26 Mar 2025 03:58:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-27 13:18:50.214974
- Title: Towards Visual Discrimination and Reasoning of Real-World Physical Dynamics: Physics-Grounded Anomaly Detection
- Title（参考訳）: 実世界の物理力学の視覚的識別と推論に向けて:物理を取り巻く異常検出
- Authors: Wenqiao Li, Yao Gu, Xintao Chen, Xiaohao Xu, Ming Hu, Xiaonan Huang, Yingna Wu,
- Abstract要約: 人間は、物体条件の物理的知識に基づいて、知覚、相互作用、推論によって現実世界の物体の異常を検出する。
Phys-ADは、産業異常検出のための、最初の大規模で現実世界の物理地上ビデオデータセットである。
このデータセットには、22の現実世界のオブジェクトカテゴリにわたる6400以上のビデオが含まれており、ロボットアームやモーターと相互作用し、47種類の異常を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1013864820763755
- License:
- Abstract: Humans detect real-world object anomalies by perceiving, interacting, and reasoning based on object-conditioned physical knowledge. The long-term goal of Industrial Anomaly Detection (IAD) is to enable machines to autonomously replicate this skill. However, current IAD algorithms are largely developed and tested on static, semantically simple datasets, which diverge from real-world scenarios where physical understanding and reasoning are essential. To bridge this gap, we introduce the Physics Anomaly Detection (Phys-AD) dataset, the first large-scale, real-world, physics-grounded video dataset for industrial anomaly detection. Collected using a real robot arm and motor, Phys-AD provides a diverse set of dynamic, semantically rich scenarios. The dataset includes more than 6400 videos across 22 real-world object categories, interacting with robot arms and motors, and exhibits 47 types of anomalies. Anomaly detection in Phys-AD requires visual reasoning, combining both physical knowledge and video content to determine object abnormality. We benchmark state-of-the-art anomaly detection methods under three settings: unsupervised AD, weakly-supervised AD, and video-understanding AD, highlighting their limitations in handling physics-grounded anomalies. Additionally, we introduce the Physics Anomaly Explanation (PAEval) metric, designed to assess the ability of visual-language foundation models to not only detect anomalies but also provide accurate explanations for their underlying physical causes. Our project is available at https://guyao2023.github.io/Phys-AD/.
- Abstract（参考訳）: 人間は、物体条件の物理的知識に基づいて、知覚、相互作用、推論によって現実世界の物体の異常を検出する。
産業異常検出(IAD)の長期的な目標は、機械がこのスキルを自律的に複製できるようにすることである。
しかし、現在のIADアルゴリズムは、物理的理解と推論が不可欠である現実のシナリオから切り離された静的で意味論的に単純なデータセット上で、大部分が開発され、テストされている。
このギャップを埋めるために,産業異常検出のための物理異常検出(Phys-AD)データセットを導入した。
本物のロボットアームとモーターを使って収集されたPhys-ADは、動的でセマンティックにリッチなシナリオの多様なセットを提供する。
このデータセットには、22の現実世界のオブジェクトカテゴリにわたる6400以上のビデオが含まれており、ロボットアームやモーターと相互作用し、47種類の異常を示す。
Phys-ADにおける異常検出には視覚的推論が必要である。
我々は,非教師付きAD,弱い教師付きAD,ビデオ理解ADの3つの設定の下で,最先端の異常検出手法をベンチマークし,物理基底異常の扱いの限界を強調した。
さらに, 物理異常説明法(PAEval)の指標を導入し, 視覚言語基礎モデルが異常を検出するだけでなく, その基礎となる物理的原因を正確に説明する能力を評価する。
私たちのプロジェクトはhttps://guyao2023.github.io/Phys-AD/で利用可能です。
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