合成画像を利用した異常検知

本論文は、実際の欠陥画像が不足している産業製造における異常検知の課題に取り組んでいます。テキストガイド付きの画像間変換モデルと画像検索モデルを組み合わせることにより、高品質な合成欠陥画像を生成する新しいフレームワークを提案しています。2段階のトレーニング戦略は、ルールベースと生成モデルベースの両方の合成を活用することで、さらにパフォーマンスを向上させます。このアプローチは、異常検知の精度を向上させるための費用対効果の高いソリューションを提供します。

• •産業異常検知における実際の欠陥画像の不足に対処。
• •テキストガイド付き画像間変換と画像検索を使用した合成欠陥画像生成のためのフレームワークを提案。
• •ルールベースと生成合成の両方を利用する2段階のトレーニング戦略を採用。
• •MVTec ADデータセットで有効性を実証。