論文の概要: Examining the Source of Defects from a Mechanical Perspective for 3D Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.05901v1
• Date: Fri, 09 May 2025 09:09:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-12 20:40:10.219999
• Title: Examining the Source of Defects from a Mechanical Perspective for 3D Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 3次元異常検出のための機械的視点からの欠陥源の検討
• Authors: Hanzhe Liang, Aoran Wang, Jie Zhou, Xin Jin, Can Gao, Jinbao Wang,
• Abstract要約: 本稿では, 構造的にのみ異常を識別するだけでなく, 異常原因によるより良い異常検出について考察する。 本稿では,3次元異常検出(MC4AD)のための力学補間フレームワークを導入し,各点の内的および外的補正力を生成する。 強調として,産業における3次元異常検出をより包括的に検討し,階層的な品質管理戦略を創出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.746752537964582
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we go beyond identifying anomalies only in structural terms and think about better anomaly detection motivated by anomaly causes. Most anomalies are regarded as the result of unpredictable defective forces from internal and external sources, and their opposite forces are sought to correct the anomalies. We introduced a Mechanics Complementary framework for 3D anomaly detection (MC4AD) to generate internal and external Corrective forces for each point. A Diverse Anomaly-Generation (DA-Gen) module is first proposed to simulate various anomalies. Then, we present a Corrective Force Prediction Network (CFP-Net) with complementary representations for point-level representation to simulate the different contributions of internal and external corrective forces. A combined loss was proposed, including a new symmetric loss and an overall loss, to constrain the corrective forces properly. As a highlight, we consider 3D anomaly detection in industry more comprehensively, creating a hierarchical quality control strategy based on a three-way decision and contributing a dataset named Anomaly-IntraVariance with intraclass variance to evaluate the model. On the proposed and existing five datasets, we obtained nine state-of-the-art performers with the minimum parameters and the fastest inference speed. The source is available at https://github.com/hzzzzzhappy/MC4AD
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 構造的にのみ異常を識別するだけでなく, 異常原因によるより良い異常検出について考察する。 ほとんどの異常は、内部および外部からの予測不可能な欠陥力の結果と見なされ、その逆の力が異常の修正を試みている。 我々は3次元異常検出(MC4AD)のためのMechanics Complementary frameworkを導入し,各点に対する内的および外的矯正力を生成する。 様々な異常をシミュレートするために、DA-Genモジュールが最初に提案されている。 次に、点レベルの表現を補完的に表現した補正力予測ネットワーク(CFP-Net)を提案し、内部および外部の補正力の異なる寄与をシミュレートする。 新しい対称的損失と全体的な損失を含む複合的な損失が提案され、補正力を適切に制限した。 そこで本研究では,3方向決定に基づく階層的品質管理戦略を構築し,Anomaly-IntraVarianceというデータセットをクラス内分散に寄与して,モデルの評価を行う。 提案および既存の5つのデータセットに基づいて,最小パラメータと最速推論速度を持つ9つの最先端パフォーマーを得た。 ソースはhttps://github.com/hzzzzzhappy/MC4ADで公開されている。

関連論文リスト

• GeoAda: Efficiently Finetune Geometric Diffusion Models with Equivariant Adapters [61.51810815162003]
  制御された生成タスクに対してフレキシブルかつパラメータ効率の良い微調整を可能にするSE(3)-equivariant Adapter framework(GeoAda)を提案する。 GeoAdaは、過剰適合と破滅的な忘れを緩和しながら、モデルの幾何的一貫性を保っている。 我々は、フレーム制御、グローバル制御、サブグラフ制御、広範囲のアプリケーションドメインを含む多様な幾何学的制御タイプにまたがるGeoAdaの適用性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-02T18:44:03Z)
• 3CAD: A Large-Scale Real-World 3C Product Dataset for Unsupervised Anomaly [22.150521360544744]
  3CADと呼ばれる大規模異常検出データセットを提案する。 3CADには8種類の製造部品があり、合計27,039個の高解像度画像にピクセルレベルの異常をラベル付けしている。 これは、3C製品の品質管理に特化した、最大かつ最初の異常検出データセットである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-09T03:37:54Z)
• Decoupled and Interactive Regression Modeling for High-performance One-stage 3D Object Detection [8.531052087985097]
  回帰タスクにおけるバウンディングボックスモデリングの不十分さは、1段階の3Dオブジェクト検出の性能を制約する。 一段階検出のための疎結合・インタラクティブ回帰モデリング(DIRM)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-01T10:47:22Z)
• R3D-AD: Reconstruction via Diffusion for 3D Anomaly Detection [12.207437451118036]
  3次元異常検出は、精密製造における局所固有の欠陥のモニタリングにおいて重要な役割を担っている。 埋め込みベースおよび再構築ベースのアプローチは、最も人気があり、成功した方法の一つである。 本稿では, 高精度な3次元異常検出のための拡散モデルにより, 異常点雲を再構成するR3D-ADを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-15T16:10:58Z)
• The Risk of Federated Learning to Skew Fine-Tuning Features and Underperform Out-of-Distribution Robustness [50.52507648690234]
  フェデレートされた学習は、微調整された特徴をスキイングし、モデルの堅牢性を損なうリスクがある。 3つのロバスト性指標を導入し、多様なロバストデータセットで実験を行う。 提案手法は,パラメータ効率のよい微調整手法を含む多種多様なシナリオにまたがるロバスト性を著しく向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-25T09:18:51Z)
• Self-supervised Feature Adaptation for 3D Industrial Anomaly Detection [59.41026558455904]
  具体的には,大規模ビジュアルデータセット上で事前学習されたモデルを利用した初期のマルチモーダルアプローチについて検討する。 本研究では,アダプタを微調整し,異常検出に向けたタスク指向の表現を学習するためのLSFA法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-06T07:30:41Z)
• A Contrastive Variational Graph Auto-Encoder for Node Clustering [10.52321770126932]
  最先端のクラスタリング手法には多くの課題がある。 既存のVGAEは、推論と生成モデルの相違を考慮していない。 私たちのソリューションには、フィーチャーランダムネスとフィーチャードリフトのトレードオフを制御する2つのメカニズムがあります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-28T05:07:57Z)
• Generating and Reweighting Dense Contrastive Patterns for Unsupervised Anomaly Detection [59.34318192698142]
  我々は、先行のない異常発生パラダイムを導入し、GRADと呼ばれる革新的な教師なし異常検出フレームワークを開発した。 PatchDiffは、様々な種類の異常パターンを効果的に公開する。 MVTec ADとMVTec LOCOデータセットの両方の実験も、前述の観測をサポートする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-26T07:08:06Z)
• Video Anomaly Detection via Spatio-Temporal Pseudo-Anomaly Generation : A Unified Approach [49.995833831087175]
  本研究は,画像のマスキング領域にペンキを塗布することにより,汎用的な映像時間PAを生成する手法を提案する。 さらに,OCC設定下での現実世界の異常を検出するための単純な統合フレームワークを提案する。 提案手法は,OCC設定下での既存のPAs生成および再構築手法と同等に動作する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-27T13:14:06Z)
• Learning a Cross-modality Anomaly Detector for Remote Sensing Imagery [21.444315419064882]
  リモートセンシング異常検知器は、地球観測の潜在的な標的として、背景から逸脱する物体を見つけることができる。 現在の異常検出器は特定の背景分布を学習することを目的としており、訓練されたモデルは見えない画像に転送することはできない。 本研究では,異なる背景分布から一貫した偏差距離への学習目標変換を利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-11T14:07:05Z)
• Diversity-Measurable Anomaly Detection [106.07413438216416]
  本稿では,再構成の多様性を高めるため,DMAD(Diversity-Measurable Anomaly Detection)フレームワークを提案する。 PDMは基本的に、変形を埋め込みから分離し、最終的な異常スコアをより信頼性を高める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-09T05:52:42Z)
• Uncertainty-Aware AB3DMOT by Variational 3D Object Detection [74.8441634948334]
  不確実性推定は統計的に正確な予測を提供する効果的なツールである。 本稿では,変分ニューラルネットワークを用いたTANet 3Dオブジェクト検出器を提案し,不確実性のある3Dオブジェクト検出を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-12T14:30:03Z)
• Lossy Compression for Robust Unsupervised Time-Series Anomaly Detection [4.873362301533825]
  本稿では,異常検出のためのLossy Causal Temporal Convolutional Neural Network Autoencoderを提案する。 我々のフレームワークは, 速度歪み損失とエントロピーボトルネックを用いて, タスクの圧縮潜在表現を学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-05T14:29:16Z)
• Uncertainty-Aware Adaptation for Self-Supervised 3D Human Pose Estimation [70.32536356351706]
  本稿では、2つの出力ヘッドを2つの異なる構成にサブスクライブする共通のディープネットワークバックボーンを構成するMPP-Netを紹介する。 ポーズと関節のレベルで予測の不確実性を定量化するための適切な尺度を導出する。 本稿では,提案手法の総合評価を行い,ベンチマークデータセット上での最先端性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-29T07:14:58Z)
• Attribute-Guided Adversarial Training for Robustness to Natural Perturbations [64.35805267250682]
  本稿では,属性空間への分類器の露出を最大化するために,新しいサンプルを生成することを学習する逆学習手法を提案する。 我々のアプローチは、ディープニューラルネットワークが自然に発生する摂動に対して堅牢であることを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-03T10:17:30Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。