High-Fidelity Zero-Shot Texture Anomaly Localization Using Feature Correspondence Analysis

要約

タイトル: 特徴対応分析を用いた高精度なゼロショット異常テクスチャーの局所化

要約:

– ゼロショット異常局所化の新しい手法を提案する。
– ワッサーシュタイン距離から得られた双方向マッピングを利用している。
– 提案手法は、近くのパッチのすべての誤差に対するピクセルの寄与を集約することで、テクスチャーの異常領域をより正確に特定することができる。
– 複数のデータセットで検証し、MVTec ADデータセットのゼロショット設定において、以前の最先端手法に比べてエラーを40％以上削減できることを確認した。

要約(オリジナル)

We propose a novel method for Zero-Shot Anomaly Localization that leverages a bidirectional mapping derived from the 1-dimensional Wasserstein Distance. The proposed approach allows pinpointing the anomalous regions in a texture with increased precision by aggregating the contribution of a pixel to the errors of all nearby patches. We validate our solution on several datasets and obtain more than a 40% reduction in error over the previous state of the art on the MVTec AD dataset in a zero-shot setting.

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arxiv.jp, OpenAI