論文の概要: SAGE: A Visual Language Model for Anomaly Detection via Fact Enhancement and Entropy-aware Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.07939v1
• Date: Thu, 10 Jul 2025 17:23:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-11 16:40:15.510626
• Title: SAGE: A Visual Language Model for Anomaly Detection via Fact Enhancement and Entropy-aware Alignment
• Title（参考訳）: SAGE: ファクトエンハンスメントとエントロピー認識アライメントによる異常検出のためのビジュアル言語モデル
• Authors: Guoxin Zang, Xue Li, Donglin Di, Lanshun Nie, Dechen Zhan, Yang Song, Lei Fan,
• Abstract要約: VLM(Vision-Language Models)は、しばしば産業の異常検出と推論に苦しむ。 SAGEは、自己ガイドFact Enhancement (SFE)とEntropy-aware Direct Preference Optimization (E-DPO)を通じて、異常推論を強化するVLMベースのフレームワークである。 SAGEはゼロショットおよびワンショット設定下での産業異常データセット上での優れたパフォーマンスを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.388954043805235
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: While Vision-Language Models (VLMs) have shown promising progress in general multimodal tasks, they often struggle in industrial anomaly detection and reasoning, particularly in delivering interpretable explanations and generalizing to unseen categories. This limitation stems from the inherently domain-specific nature of anomaly detection, which hinders the applicability of existing VLMs in industrial scenarios that require precise, structured, and context-aware analysis. To address these challenges, we propose SAGE, a VLM-based framework that enhances anomaly reasoning through Self-Guided Fact Enhancement (SFE) and Entropy-aware Direct Preference Optimization (E-DPO). SFE integrates domain-specific knowledge into visual reasoning via fact extraction and fusion, while E-DPO aligns model outputs with expert preferences using entropy-aware optimization. Additionally, we introduce AD-PL, a preference-optimized dataset tailored for industrial anomaly reasoning, consisting of 28,415 question-answering instances with expert-ranked responses. To evaluate anomaly reasoning models, we develop Multiscale Logical Evaluation (MLE), a quantitative framework analyzing model logic and consistency. SAGE demonstrates superior performance on industrial anomaly datasets under zero-shot and one-shot settings. The code, model and dataset are available at https://github.com/amoreZgx1n/SAGE.
• Abstract（参考訳）: VLM(Vision-Language Models)は、一般的なマルチモーダルタスクにおいて有望な進歩を示す一方で、産業上の異常検出と推論、特に解釈可能な説明の提供と、目に見えないカテゴリへの一般化に苦慮することが多い。 この制限は、本質的にドメイン固有の異常検出の性質に起因しており、正確で構造化され、コンテキスト対応の分析を必要とする産業シナリオにおける既存のVLMの適用性を妨げている。 これらの課題に対処するために,自己ガイド型Fact Enhancement (SFE) と Entropy-aware Direct Preference Optimization (E-DPO) を用いて,異常推論を強化する VLM ベースのフレームワーク SAGE を提案する。 SFEはドメイン固有の知識を事実抽出と融合を通じて視覚的推論に統合し、E-DPOはエントロピー認識最適化を用いてモデルの出力を専門家の好みと整合させる。 さらに,産業的異常推論に適した嗜好最適化データセットであるAD-PLを紹介した。 異常推論モデルを評価するために,モデル論理と一貫性を定量的に分析するMLE(Multiscale Logical Evaluation)を開発した。 SAGEはゼロショットおよびワンショット設定下での産業異常データセット上での優れたパフォーマンスを示す。 コード、モデル、データセットはhttps://github.com/amoreZgx1n/SAGEで入手できる。

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