論文の概要: Pyramid-based Mamba Multi-class Unsupervised Anomaly Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03442v1
- Date: Fri, 04 Apr 2025 13:33:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-07 14:48:08.658904
- Title: Pyramid-based Mamba Multi-class Unsupervised Anomaly Detection
- Title(参考訳): ピラミッド型マンバ型非教師型異常検出
- Authors: Nasar Iqbal, Niki Martinel,
- Abstract要約: 状態空間モデル(SSM)に基づく多クラス異常検出および局所化のためのピラミッド走査戦略(PSS)を提案する。
提案手法は,マルチスケール特徴抽出のための事前学習エンコーダとPSSを統合することで,細かな詳細を複数スケールでキャプチャする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.59003008107689
- License:
- Abstract: Recent advances in convolutional neural networks (CNNs) and transformer-based methods have improved anomaly detection and localization, but challenges persist in precisely localizing small anomalies. While CNNs face limitations in capturing long-range dependencies, transformer architectures often suffer from substantial computational overheads. We introduce a state space model (SSM)-based Pyramidal Scanning Strategy (PSS) for multi-class anomaly detection and localization--a novel approach designed to address the challenge of small anomaly localization. Our method captures fine-grained details at multiple scales by integrating the PSS with a pre-trained encoder for multi-scale feature extraction and a feature-level synthetic anomaly generator. An improvement of $+1\%$ AP for multi-class anomaly localization and a +$1\%$ increase in AU-PRO on MVTec benchmark demonstrate our method's superiority in precise anomaly localization across diverse industrial scenarios. The code is available at https://github.com/iqbalmlpuniud/Pyramid Mamba.
- Abstract(参考訳): 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とトランスフォーマーベースの手法の最近の進歩は、異常検出と局所化を改善しているが、小さな異常を正確に局所化する上での課題は続いている。
CNNは長距離依存関係をキャプチャする際の制限に直面しているが、トランスフォーマーアーキテクチャは大きな計算オーバーヘッドに悩まされることが多い。
我々は,多クラス異常検出と局所化のための状態空間モデル (SSM) に基づくピラミッド走査戦略 (PSS) を導入する。
提案手法は,PSSをマルチスケール特徴抽出のための事前学習エンコーダと,特徴レベルの合成異常発生器とを一体化することにより,細かな詳細を複数スケールで把握する。
MVTecベンチマークにおけるAU-PROの多クラス局所化に対する$+1\%$APの改善と,AU-PROの1\%$増加は,様々な産業シナリオにおける高精度局所化において,我々の手法の優位性を示す。
コードはhttps://github.com/iqbalmlpuniud/Pyramid Mambaで公開されている。
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