論文の概要: Anomaly Detection by Effectively Leveraging Synthetic Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.23227v1
• Date: Mon, 29 Dec 2025 06:06:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-30 22:37:30.417789
• Title: Anomaly Detection by Effectively Leveraging Synthetic Images
• Title（参考訳）: 合成画像の有効活用による異常検出
• Authors: Sungho Kang, Hyunkyu Park, Yeonho Lee, Hanbyul Lee, Mijoo Jeong, YeongHyeon Park, Injae Lee, Juneho Yi,
• Abstract要約: 異常検出は工業生産において重要な役割を担っている。 実際の欠陥画像が不足しているため、通常の画像のみに依存する教師なしのアプローチが広く研究されている。 本研究では,合成画像を効果的に活用し,異常検出性能を最大化するための戦略に焦点を当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9887243611436873
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Anomaly detection plays a vital role in industrial manufacturing. Due to the scarcity of real defect images, unsupervised approaches that rely solely on normal images have been extensively studied. Recently, diffusion-based generative models brought attention to training data synthesis as an alternative solution. In this work, we focus on a strategy to effectively leverage synthetic images to maximize the anomaly detection performance. Previous synthesis strategies are broadly categorized into two groups, presenting a clear trade-off. Rule-based synthesis, such as injecting noise or pasting patches, is cost-effective but often fails to produce realistic defect images. On the other hand, generative model-based synthesis can create high-quality defect images but requires substantial cost. To address this problem, we propose a novel framework that leverages a pre-trained text-guided image-to-image translation model and image retrieval model to efficiently generate synthetic defect images. Specifically, the image retrieval model assesses the similarity of the generated images to real normal images and filters out irrelevant outputs, thereby enhancing the quality and relevance of the generated defect images. To effectively leverage synthetic images, we also introduce a two stage training strategy. In this strategy, the model is first pre-trained on a large volume of images from rule-based synthesis and then fine-tuned on a smaller set of high-quality images. This method significantly reduces the cost for data collection while improving the anomaly detection performance. Experiments on the MVTec AD dataset demonstrate the effectiveness of our approach.
• Abstract（参考訳）: 異常検出は工業生産において重要な役割を担っている。 実際の欠陥画像が不足しているため、通常の画像のみに依存する教師なしのアプローチが広く研究されている。 近年、拡散型生成モデルが代替ソリューションとして訓練データ合成に注目されるようになった。 本研究では,合成画像を効果的に活用し,異常検出性能を最大化するための戦略に焦点を当てる。 従来の合成戦略は2つのグループに大別され、明確なトレードオフが示される。 ノイズ注入やペーストパッチなどのルールベースの合成はコスト効率が良いが、現実的な欠陥画像の生成に失敗することが多い。 一方、生成モデルに基づく合成は高品質な欠陥画像を生成することができるが、かなりのコストがかかる。 この問題に対処するために,事前学習したテキスト誘導画像変換モデルと画像検索モデルを利用して,合成欠陥画像の効率よく生成する新しいフレームワークを提案する。 具体的には、画像検索モデルは、生成した画像と実際の通常の画像との類似性を評価し、無関係な出力をフィルタリングし、生成した欠陥画像の品質と関連性を高める。 また,合成画像を効果的に活用するために,2段階のトレーニング戦略を導入する。 この戦略では、まずルールベースの合成から大量の画像に対して事前訓練を行い、その後、より小さな高品質な画像に対して微調整を行う。 この方法は異常検出性能を改善しつつデータ収集のコストを大幅に削減する。 MVTec ADデータセットの実験は、我々のアプローチの有効性を実証している。

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