論文の概要: Crane: Context-Guided Prompt Learning and Attention Refinement for Zero-Shot Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.11055v2
• Date: Mon, 11 Aug 2025 09:35:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:28.260343
• Title: Crane: Context-Guided Prompt Learning and Attention Refinement for Zero-Shot Anomaly Detection
• Title（参考訳）: Crane: ゼロショット異常検出のためのコンテキストガイド型プロンプト学習と注意保持
• Authors: Alireza Salehi, Mohammadreza Salehi, Reshad Hosseini, Cees G. M. Snoek, Makoto Yamada, Mohammad Sabokrou,
• Abstract要約: 異常検出は、医学診断や工業的欠陥検出などの分野において重要である。 CLIPの粗粒化画像テキストアライメントは、微粒化異常に対する局所化と検出性能を制限する。 クレーンは最先端のZSADを2%から28%に改善し、画像レベルとピクセルレベルの両方で、推論速度では競争力を維持している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.343419243749054
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Anomaly Detection involves identifying deviations from normal data distributions and is critical in fields such as medical diagnostics and industrial defect detection. Traditional AD methods typically require the availability of normal training samples; however, this assumption is not always feasible. Recently, the rich pretraining knowledge of CLIP has shown promising zero-shot generalization in detecting anomalies without the need for training samples from target domains. However, CLIP's coarse-grained image-text alignment limits localization and detection performance for fine-grained anomalies due to: (1) spatial misalignment, and (2) the limited sensitivity of global features to local anomalous patterns. In this paper, we propose Crane which tackles both problems. First, we introduce a correlation-based attention module to retain spatial alignment more accurately. Second, to boost the model's awareness of fine-grained anomalies, we condition the learnable prompts of the text encoder on image context extracted from the vision encoder and perform a local-to-global representation fusion. Moreover, our method can incorporate vision foundation models such as DINOv2 to further enhance spatial understanding and localization. The key insight of Crane is to balance learnable adaptations for modeling anomalous concepts with non-learnable adaptations that preserve and exploit generalized pretrained knowledge, thereby minimizing in-domain overfitting and maximizing performance on unseen domains. Extensive evaluation across 14 diverse industrial and medical datasets demonstrates that Crane consistently improves the state-of-the-art ZSAD from 2% to 28%, at both image and pixel levels, while remaining competitive in inference speed. The code is available at https://github.com/AlirezaSalehy/Crane.
• Abstract（参考訳）: 異常検出は、正常なデータ分布から逸脱を特定することを含み、医療診断や工業的欠陥検出などの分野において重要である。 従来のADメソッドは通常、通常のトレーニングサンプルの可用性を必要とするが、この仮定は必ずしも実現可能であるとは限らない。 近年、CLIPの豊富な事前学習知識は、ターゲットドメインからのサンプルのトレーニングを必要とせずに、異常の検出においてゼロショットの一般化を約束している。 しかし,CLIPの粗粒度画像・テキストアライメントは,(1)空間的不整合,(2)局所的異常パターンに対するグローバルな特徴の感度の制限による,微細な異常に対する局所化と検出性能を制限している。 本稿では,両問題に対処するCraneを提案する。 まず,空間的アライメントをより正確に維持するために,相関に基づくアテンションモジュールを導入する。 第二に、モデルの微粒化異常に対する認識を高めるために、視覚エンコーダから抽出した画像コンテキストに基づいてテキストエンコーダの学習可能なプロンプトを条件付け、局所-グローバル表現融合を行う。 さらに,DINOv2のような視覚基盤モデルを組み込むことで,空間理解と局所化をさらに促進することができる。 クレーンの重要な洞察は、異常な概念をモデル化するための学習可能な適応と、一般化された事前訓練された知識を保存し、活用する非学習可能な適応のバランスをとることである。 14の多様な産業・医療データセットにわたる広範囲な評価により、クレーンは画像とピクセルのレベルで最先端のZSADを2%から28%改善しつつ、推論速度の競争力を維持しながら一貫して改善していることが示された。 コードはhttps://github.com/AlirezaSalehy/Crane.comで入手できる。

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