論文の概要: LR-IAD:Mask-Free Industrial Anomaly Detection with Logical Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.19524v1
• Date: Mon, 28 Apr 2025 06:52:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.344004
• Title: LR-IAD:Mask-Free Industrial Anomaly Detection with Logical Reasoning
• Title（参考訳）: LR-IAD:ロジカル推論によるマスクフリー産業異常検出
• Authors: Peijian Zeng, Feiyan Pang, Zhanbo Wang, Aimin Yang,
• Abstract要約: 産業異常検出(IAD)は欠陥を特定することで製品品質を確保するために重要である。 既存の視覚言語モデル(VLM)とMLLM(Multimodal Large Language Models)はいくつかの制限に対処するが、マスクアノテーションに依存している。 授業の不均衡に対処するために,授業中に稀な欠陥パターンを動的に優先順位付けする報酬関数を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3124513975412255
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Industrial Anomaly Detection (IAD) is critical for ensuring product quality by identifying defects. Traditional methods such as feature embedding and reconstruction-based approaches require large datasets and struggle with scalability. Existing vision-language models (VLMs) and Multimodal Large Language Models (MLLMs) address some limitations but rely on mask annotations, leading to high implementation costs and false positives. Additionally, industrial datasets like MVTec-AD and VisA suffer from severe class imbalance, with defect samples constituting only 23.8% and 11.1% of total data respectively. To address these challenges, we propose a reward function that dynamically prioritizes rare defect patterns during training to handle class imbalance. We also introduce a mask-free reasoning framework using Chain of Thought (CoT) and Group Relative Policy Optimization (GRPO) mechanisms, enabling anomaly detection directly from raw images without annotated masks. This approach generates interpretable step-by-step explanations for defect localization. Our method achieves state-of-the-art performance, outperforming prior approaches by 36% in accuracy on MVTec-AD and 16% on VisA. By eliminating mask dependency and reducing costs while providing explainable outputs, this work advances industrial anomaly detection and supports scalable quality control in manufacturing. Code to reproduce the experiment is available at https://github.com/LilaKen/LR-IAD.
• Abstract（参考訳）: 産業異常検出(IAD)は欠陥を特定することで製品品質を確保するために重要である。 機能埋め込みや再構築ベースのアプローチのような従来の手法では、大規模なデータセットを必要とし、スケーラビリティに苦慮する。 既存の視覚言語モデル(VLM)とMLLM(Multimodal Large Language Models)はいくつかの制限に対処するが、マスクアノテーションに依存しており、実装コストと偽陽性につながる。 さらに、MVTec-ADやVisAのような産業データセットは、それぞれ23.8%と11.1%の欠陥サンプルで構成されている。 これらの課題に対処するために、クラス不均衡を扱うために、トレーニング中に稀な欠陥パターンを動的に優先順位付けする報酬関数を提案する。 また,Chain of Thought (CoT) と Group Relative Policy Optimization (GRPO) を用いたマスクフリー推論フレームワークを導入する。 このアプローチは欠陥局所化のための解釈可能なステップバイステップの説明を生成する。 MVTec-ADでは36%, VisAでは16%の精度で先行手法を上回り, 最先端性能を実現している。 マスク依存を排除し、説明可能な出力を提供しながらコストを削減することにより、工業的異常の検出が進み、製造におけるスケーラブルな品質管理をサポートする。 実験を再現するコードはhttps://github.com/LilaKen/LR-IADで公開されている。

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