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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.05901v2
• Date: Thu, 15 May 2025 15:46:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-16 14:06:36.647105
• 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: 3D-ADタスクのための機械補足型モデルベースフレームワーク(MC4AD)を紹介する。 フレームワークは各点について内部および外部の補正力を生成する。 提案されたMC4ADは理論と実験によって有効であることが証明されている。
• 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 explore a novel approach to 3D anomaly detection (AD) that goes beyond merely identifying anomalies based on structural characteristics. Our primary perspective is that most anomalies arise from unpredictable defective forces originating from both internal and external sources. To address these anomalies, we seek out opposing forces that can help correct them. Therefore, we introduce the Mechanics Complementary Model-based Framework for the 3D-AD task (MC4AD), which generates internal and external corrective forces for each point. We first propose a Diverse Anomaly-Generation (DA-Gen) module designed to simulate various types of anomalies. Next, we present the Corrective Force Prediction Network (CFP-Net), which uses complementary representations for point-level analysis to simulate the different contributions from internal and external corrective forces. To ensure the corrective forces are constrained effectively, we have developed a combined loss function that includes a new symmetric loss and an overall loss. Notably, we implement a Hierarchical Quality Control (HQC) strategy based on a three-way decision process and contribute a dataset titled Anomaly-IntraVariance, which incorporates intraclass variance to evaluate our model. As a result, the proposed MC4AD has been proven effective through theory and experimentation. The experimental results demonstrate that our approach yields nine state-of-the-art performances, achieving optimal results with minimal parameters and the fastest inference speed across five existing datasets, in addition to the proposed Anomaly-IntraVariance dataset. The source is available at https://github.com/hzzzzzhappy/MC4AD
• Abstract（参考訳）: 本稿では,3次元異常検出(AD)に対する新しいアプローチについて検討する。 我々の第一の見解は、ほとんどの異常は、内部および外部のソースから生じる予測不可能な欠陥力から生じているということである。 これらの異常に対処するために、私たちはそれらを修正するのに役立つ反対の力を探します。 そこで,3D-ADタスクのための機械補足モデルベースフレームワーク(MC4AD)を導入し,各点について内部および外部の補正力を生成する。 まず,様々な種類の異常をシミュレートするためのDA-Gen(Diverse Anomaly-Generation)モジュールを提案する。 次に、点レベル解析に相補的表現を用い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との違いをシミュレートする。 補正力を効果的に抑制するために,新たな対称損失と全体損失を含む複合損失関数を開発した。 特に,3方向決定プロセスに基づく階層的品質管理(HQC)戦略を実装し,そのモデルを評価するためにクラス内分散を組み込んだAnomaly-IntraVarianceというデータセットを寄贈する。 その結果、MC4ADは理論と実験によって有効であることが証明された。 実験の結果,提案したAnomaly-IntraVarianceデータセットに加えて,既存の5つのデータセットに対して,最小限のパラメータと最速の推論速度で最適な結果を得ることができた。 ソースはhttps://github.com/hzzzzzhappy/MC4ADで公開されている。

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