論文の概要: RcAE: Recursive Reconstruction Framework for Unsupervised Industrial Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.11284v1
• Date: Fri, 12 Dec 2025 05:07:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-15 15:48:11.662663
• Title: RcAE: Recursive Reconstruction Framework for Unsupervised Industrial Anomaly Detection
• Title（参考訳）: RcAE:非監督型産業異常検出のための再帰的再構成フレームワーク
• Authors: Rongcheng Wu, Hao Zhu, Shiying Zhang, Mingzhe Wang, Zhidong Li, Hui Li, Jianlong Zhou, Jiangtao Cui, Fang Chen, Pingyang Sun, Qiyu Liao, Ye Lin,
• Abstract要約: 教師なしの産業異常検出では、ラベル付きデータなしで欠陥を正確に識別する必要がある。 従来のオートエンコーダベースの手法は、しばしば不完全な異常の抑制と詳細の喪失に苦しむ。 本稿では,正規構造を補修しつつ,段階的に異常を抑えるために反復的に再構成を行う自動エンコーダ(RcAE)の再帰アーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.178407046262357
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised industrial anomaly detection requires accurately identifying defects without labeled data. Traditional autoencoder-based methods often struggle with incomplete anomaly suppression and loss of fine details, as their single-pass decoding fails to effectively handle anomalies with varying severity and scale. We propose a recursive architecture for autoencoder (RcAE), which performs reconstruction iteratively to progressively suppress anomalies while refining normal structures. Unlike traditional single-pass models, this recursive design naturally produces a sequence of reconstructions, progressively exposing suppressed abnormal patterns. To leverage this reconstruction dynamics, we introduce a Cross Recursion Detection (CRD) module that tracks inconsistencies across recursion steps, enhancing detection of both subtle and large-scale anomalies. Additionally, we incorporate a Detail Preservation Network (DPN) to recover high-frequency textures typically lost during reconstruction. Extensive experiments demonstrate that our method significantly outperforms existing non-diffusion methods, and achieves performance on par with recent diffusion models with only 10% of their parameters and offering substantially faster inference. These results highlight the practicality and efficiency of our approach for real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 教師なしの産業異常検出では、ラベル付きデータなしで欠陥を正確に識別する必要がある。 従来のオートエンコーダベースの手法は、単一パスの復号化が重度とスケールの異なる異常を効果的に扱えないため、不完全な異常の抑制と詳細の喪失に苦慮することが多い。 本稿では,正規構造を補修しつつ,段階的に異常を抑えるために反復的に再構成を行う自動エンコーダ(RcAE)の再帰的アーキテクチャを提案する。 従来のシングルパスモデルとは異なり、この再帰設計は自然に一連の再構成を発生させ、抑圧された異常パターンを徐々に表わす。 この再構成のダイナミクスを活用するために,再帰ステップ間の不整合をトラッキングし,微妙かつ大規模な異常を検出するCRD(Cross Recursion Detection)モジュールを導入する。 さらに,再建時に失われる高周波テクスチャを復元するために,Detail Preservation Network (DPN) を組み込んだ。 大規模な実験により,本手法は既存の非拡散法を著しく上回り,パラメータの10%しか持たない最近の拡散モデルに匹敵する性能を示し,より高速な推論を提供する。 これらの結果は、実世界のアプリケーションに対する我々のアプローチの実践性と効率性を浮き彫りにする。

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