論文の概要: AnomalyR1: A GRPO-based End-to-end MLLM for Industrial Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.11914v1
• Date: Wed, 16 Apr 2025 09:48:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-24 20:46:59.926278
• Title: AnomalyR1: A GRPO-based End-to-end MLLM for Industrial Anomaly Detection
• Title（参考訳）: AnomalyR1:産業用異常検出のためのGRPOベースのエンドツーエンドMLLM
• Authors: Yuhao Chao, Jie Liu, Jie Tang, Gangshan Wu,
• Abstract要約: 産業異常検出(IAD)は、欠陥サンプルの不足により深刻な課題となる。 従来のアプローチは、手作りの機能やドメイン固有のエキスパートモデルによって制約されることが多いが、この制限に対処するのに苦労している。 本稿では,マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)であるVLM-R1を活用する先駆的フレームワークであるAnomalyR1を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.34270276536052
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Industrial Anomaly Detection (IAD) poses a formidable challenge due to the scarcity of defective samples, making it imperative to deploy models capable of robust generalization to detect unseen anomalies effectively. Traditional approaches, often constrained by hand-crafted features or domain-specific expert models, struggle to address this limitation, underscoring the need for a paradigm shift. We introduce AnomalyR1, a pioneering framework that leverages VLM-R1, a Multimodal Large Language Model (MLLM) renowned for its exceptional generalization and interpretability, to revolutionize IAD. By integrating MLLM with Group Relative Policy Optimization (GRPO), enhanced by our novel Reasoned Outcome Alignment Metric (ROAM), AnomalyR1 achieves a fully end-to-end solution that autonomously processes inputs of image and domain knowledge, reasons through analysis, and generates precise anomaly localizations and masks. Based on the latest multimodal IAD benchmark, our compact 3-billion-parameter model outperforms existing methods, establishing state-of-the-art results. As MLLM capabilities continue to advance, this study is the first to deliver an end-to-end VLM-based IAD solution that demonstrates the transformative potential of ROAM-enhanced GRPO, positioning our framework as a forward-looking cornerstone for next-generation intelligent anomaly detection systems in industrial applications with limited defective data.
• Abstract（参考訳）: 産業異常検出(Industrial Anomaly Detection, IAD)は、欠陥サンプルの不足により深刻な課題となり、堅牢な一般化が可能なモデルをデプロイして、目に見えない異常を効果的に検出することが不可欠である。 従来のアプローチは、手作りの機能やドメイン固有のエキスパートモデルによって制約されることが多いが、この制限に対処するのに苦労し、パラダイムシフトの必要性を強調している。 我々は,その例外的な一般化と解釈可能性で有名なMLLM(Multimodal Large Language Model)であるVLM-R1を活用する先駆的フレームワークであるAnomalyR1を紹介し,IADに革命をもたらす。 AnomalyR1はMLLMとグループ相対ポリシー最適化(GRPO)を統合することで、画像およびドメイン知識の入力を自律的に処理し、解析を通じて理由を判断し、正確な局所化とマスクを生成する完全エンドツーエンドのソリューションを実現する。 最新のマルチモーダルIADベンチマークに基づいて、我々のコンパクトな3ビリオンパラメータモデルは既存の手法よりも優れており、最先端の結果が確立されている。 MLLMの能力が向上するにつれて、この研究は、ROAM強化GRPOの変換可能性を示す、エンドツーエンドのVLMベースのIADソリューションを初めて提供し、我々のフレームワークを、限られた欠陥データを持つ産業アプリケーションにおける次世代の知的異常検出システムの先進的な基盤として位置づける。

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