論文の概要: MathPhys-Guided Coarse-to-Fine Anomaly Synthesis with SQE-Driven Bi-Level Optimization for Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.12970v1
• Date: Thu, 17 Apr 2025 14:22:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-25 18:36:25.456417
• Title: MathPhys-Guided Coarse-to-Fine Anomaly Synthesis with SQE-Driven Bi-Level Optimization for Anomaly Detection
• Title（参考訳）: SQE-Driven Bi-Level Optimization を用いたMathPhys-Guided Coarse-to-Fine Anomaly Synthesisによる異常検出
• Authors: Long Qian, Bingke Zhu, Yingying Chen, Ming Tang, Jinqiao Wang,
• Abstract要約: 異常検出はコンピュータビジョンにおいて重要な課題であるが、現実の欠陥画像の収集は本質的に困難である。 本研究では,Math-Physicsモデルガイダンスを用いて合成異常を生成する新しいパイプラインを提案する。 ひび割れ, 腐食, 変形の物理的モデリングを取り入れることで, 本手法は現実的な欠陥マスクを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.77558600436759
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Anomaly detection is a crucial task in computer vision, yet collecting real-world defect images is inherently difficult due to the rarity and unpredictability of anomalies. Consequently, researchers have turned to synthetic methods for training data augmentation. However, existing synthetic strategies (e.g., naive cut-and-paste or inpainting) overlook the underlying physical causes of defects, leading to inconsistent, low-fidelity anomalies that hamper model generalization to real-world complexities. In this thesis, we introduced a novel pipeline that generates synthetic anomalies through Math-Physics model guidance, refines them via a Coarse-to-Fine approach and employs a bi-level optimization strategy with a Synthesis Quality Estimator(SQE). By incorporating physical modeling of cracks, corrosion, and deformation, our method produces realistic defect masks, which are subsequently enhanced in two phases. The first stage (npcF) enforces a PDE-based consistency to achieve a globally coherent anomaly structure, while the second stage (npcF++) further improves local fidelity using wavelet transforms and boundary synergy blocks. Additionally, we leverage SQE-driven weighting, ensuring that high-quality synthetic samples receive greater emphasis during training. To validate our approach, we conducted comprehensive experiments on three widely adopted industrial anomaly detection benchmarks: MVTec AD, VisA, and BTAD. Across these datasets, the proposed pipeline achieves state-of-the-art (SOTA) results in both image-AUROC and pixel-AUROC, confirming the effectiveness of our MaPhC2F and BiSQAD.
• Abstract（参考訳）: 異常検出はコンピュータビジョンにおいて重要な課題であるが、異常の希少性や予測不可能性のため、現実の欠陥画像の収集は本質的に困難である。 その結果、研究者はデータ拡張を訓練するための合成方法に転換した。 しかし、既存の合成戦略(例えば、ナイーブ・カット・アンド・ペーストや塗装)は、欠陥の根底にある物理的原因を見落とし、モデル一般化を現実の複雑さに妨げる不整合で低忠実な異常をもたらす。 そこで本論文では,Math-Physicsモデルガイダンスを用いて合成異常を発生させる新しいパイプラインを導入し,それらを粗大なアプローチで洗練し,合成品質推定器(SQE)を用いた二段階最適化戦略を採用した。 ひび割れ, 腐食, 変形の物理的モデリングを取り入れることで, 現実的な欠陥マスクを創出し, 次いで2段階に拡張した。 第1段階(npcF)は、PDEベースの一貫性を強制して、グローバルなコヒーレントな異常構造を実現する一方で、第2段階(npcF++)はウェーブレット変換と境界相乗効果ブロックを用いて局所的な忠実性を改善する。 さらに、SQEによる重み付けを活用し、高品質な合成サンプルがトレーニング中により強調されるようにした。 提案手法を検証するため, MVTec AD, VisA, BTADの3種類の産業異常検出ベンチマークを総合的に検討した。 これらのデータセット全体にわたって、提案したパイプラインは、イメージAUROCとピクセルAUROCの両方で、最新技術(SOTA)の結果を達成し、MaPhC2FとBiSQADの有効性を確認します。

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