Conceitos essenciais
주파수 관점에서 적은 샷 이상치 감지를 위한 이중 경로 주파수 판별기의 제안
Resumo
적은 샷 이상치 감지는 산업 제조에서 중요하다.
기존 방법은 한정된 정상 샘플을 효과적으로 활용하지 못하고, 공간 영역에서 미묘한 이상치를 감지하지 못할 수 있다.
주파수 영역에서 미묘한 이상치가 더 뚜렷하게 나타날 수 있다는 것을 발견했다.
Dual-Path Frequency Discriminators (DFD) 네트워크를 주파수 관점에서 제안하여 이 문제를 해결한다.
MVTec AD 및 VisA 벤치마크에서 수행된 실험에서 DFD가 현재 최첨단 방법을 능가함을 입증했다.
Introduction
산업 이미지 이상치 감지는 이상을 정확히 식별하는 것이 중요하다.
대부분의 연구는 비지도 이상치 감지 및 지역화에 집중되어 있다.
현재 FSAD 방법은 메타러닝 기반 방법과 메모리 은행 기반 방법으로 분류된다.
Method
DFD는 이상치 생성, 다중 주파수 정보 구성, 세밀한 특징 구성 및 이중 경로 특징 판별으로 구성된다.
주파수 정보를 사용하여 이상치를 식별하는 것이 목표이다.
DFD는 제안된 프레임워크를 통해 제한된 수의 소스 정상 이미지를 최대한 활용할 수 있는 새로운 안정적인 방법을 제시한다.
Data Extraction
2-shot, 4-shot, 1-shot에 대한 AUROC 값이 제공되었다.
Estatísticas
2-shot AUROC 값은 93.1이다.
4-shot AUROC 값은 95.7이다.
1-shot AUROC 값은 96.2이다.
Citações
"We propose a Dual-Path Frequency Discriminators (DFD) network from a frequency perspective to tackle these issues."
"Extensive experiments conducted on MVTec AD and VisA benchmarks demonstrate that our DFD surpasses current state-of-the-art methods."