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Vision Language Modelを使ってZeroshotの異常検知を行うモデル．GroundingDINO，Segment Anythingで異常領域の算出，面積・顕著性・スコアによるフィルタリング，クラス依存・非依存のプロンプトでWinCLIPよりも大幅に精 …
3 min read Anomaly Detection, Vision Language

擬似的に作成した異常パターンをAEによって再構成（Denoise）し，再構成前後の画像から異常パターンのセグメンテーションを行うことで異常検知を行う．最終的にはNNによるセグメンテーションによって異常度を算出するので，MSEやSSIMなどのMetricを設計する必要がな …
2 min read Anomaly Detection

pretrained modelと2次元Flowによる異常検知モデル．FastFlow(2D Flow)を提案し，事前学習済みモデル（WideResnet，ViT）によって得られる特徴と扱いやすい空間に変換し，かつ局所的・大域的特徴の関係を考慮可能にした．MVTec …
2 min read Anomaly Detection

ドメイン知識なしにデータクレンジングを行うための手法．従来手法でも凸関数に対しては有効な手法が存在したが，非凸な関数（NNなど）に適用可能な手法はデータを除いて再学習して精度がどう変わるか見るくらいしかなかった．SGD-Influenceでは再学習なしでそれを達成．
3 min read XAI

事前学習異常検知モデルにおいて，効率的に正常状態を記憶するPatchCoreを提案．正常の核となるデータをメモリバンクに登録するイメージ．Topに近い特徴量を使用しないことで，ImageNetのバイアスを低減した異常検知が可能．
3 min read Anomaly Detection

local featureとglobal featureをそれぞれ別のNNより抽出し，その一致度を測ることで異常度算出する教師無し異常検知の枠組み．local featureは画像内のPatchから抽出，global featureはそのPatchを使用しないよう …
2 min read Anomaly Detection

XAIのまとめ
1 min read XAI

Cutoutを異常検知に適応させたCutpasteを提案．SSL型のADで初めてMVTecで高精度．画像の一部を切り貼りして疑似不良を生成し，識別器を学習するのみという非常に単純な枠組みながらPaDiMに迫る精度．
2 min read Anomaly Detection

1. どんなもの？ ImageNetで事前学習済みモデルを利用した異常検知 事前学習モデルで得られる特徴Mapを用いる MVTecでSoTA 2. 先行研究
2 min read Anomaly Detection

1. どんなもの？ Anomaly Detection + Domain Adaptationの枠組み 大量のドメインAのデータと少量のドメインBのデータからAD 2. 先行研究と比べてどこがすごい？
2 min read Anomaly Detection, Domain Adaptation