論文の概要: IndusAgent: Reinforcing Open-Vocabulary Industrial Anomaly Detection with Agentic Tools
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.20682v1
- Date: Wed, 20 May 2026 03:52:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-21 19:19:56.471813
- Title: IndusAgent: Reinforcing Open-Vocabulary Industrial Anomaly Detection with Agentic Tools
- Title（参考訳）: IndusAgent: エージェントツールを用いたオープンボキャブラリ産業異常検出の強化
- Abstract要約: IndusAgentはオープン語彙異常検出のためのツール拡張エージェントフレームワークである。
IndusAgentは既存のすべての手法の中で最先端のゼロショット性能を実現していることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.270402833986605
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Multimodal large language models (MLLMs) have shown remarkable capability in bridging visual perception and textual reasoning, enabling zero-shot understanding across diverse industrial scenarios. However, their performance in open-vocabulary industrial anomaly detection (IAD) is often limited by domain-misaligned reasoning and hallucinated structural inferences. To address these challenges, we propose \textbf{IndusAgent}, a tool-augmented agentic framework for open-vocabulary IAD. Specifically, we first construct \textbf{Indus-CoT}, a structured dataset that integrates global visual observations, high-resolution local patches, and expert normalcy priors, providing supervision for fine-tuning the model on rigorous industrial inspection trajectories. Building on this, IndusAgent dynamically orchestrates a set of external tools, including dynamic region cropping, high-frequency feature enhancement, and prior retrieval, thus enabling the agent to actively resolve visual ambiguities and disentangle subtle anomalies. Furthermore, we introduce a gated reinforcement learning objective that jointly optimizes anomaly classification, localization accuracy, anomaly type reasoning, and efficient tool usage, ensuring that tool invocation occurs only when beneficial. Extensive evaluations on five industrial anomaly benchmarks, including MVTec-AD, VisA, MPDD, DTD, and SDD, demonstrate that IndusAgent achieves state-of-the-art zero-shot performance among all existing methods, validating our robustness and generalization capacity.
- Abstract（参考訳）: マルチモーダルな大規模言語モデル(MLLM)は、視覚知覚とテキスト推論をブリッジすることで、様々な産業シナリオにおけるゼロショット理解を可能にしている。
しかし、オープンボキャブラリ産業異常検出(IAD)におけるそれらの性能は、ドメインミス整合推論と幻覚構造推論によって制限されることが多い。
これらの課題に対処するため,オープン語彙IADのためのツール拡張エージェントフレームワークであるtextbf{IndusAgent}を提案する。
具体的には、まず、グローバルな視覚観測、高分解能な局所パッチ、専門家の正規化を組み込んだ構造化データセットである \textbf{Indus-CoT} を構築し、厳密な産業検査軌道上でモデルを微調整するための監督を行う。
これに基づいて、IndusAgentは動的領域の収穫、高周波特徴強調、事前検索などの外部ツールのセットを動的にオーケストレーションすることで、エージェントが視覚的曖昧さを積極的に解決し、微妙な異常を解消することを可能にする。
さらに,異常分類,局所化精度,異常型推論,効率的なツール利用を共同で最適化するゲート強化学習手法を導入する。
MVTec-AD, VisA, MPDD, DTD, SDD を含む5つの産業異常ベンチマークの大規模評価は,IndusAgent が既存のすべての手法で最先端のゼロショット性能を実現し,ロバスト性と一般化能力の検証を行った。
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