Being able to spot defective parts is a critical component in large-scale industrial manufacturing. A particular challenge that we address in this work is the cold-start problem: fit a model using nominal (non-defective) example images only. While handcrafted solutions per class are possible, the goal is to build systems that work well simultaneously on many different tasks automatically. The best performing approaches combine embeddings from ImageNet models with an outlier detection model. In this paper, we extend on this line of work and propose \textbf{PatchCore}, which uses a maximally representative memory bank of nominal patch-features. PatchCore offers competitive inference times while achieving state-of-the-art performance for both detection and localization. On the challenging, widely used MVTec AD benchmark PatchCore achieves an image-level anomaly detection AUROC score of up to $99.6\%$, more than halving the error compared to the next best competitor. We further report competitive results on two additional datasets and also find competitive results in the few samples regime.\freefootnote{$^*$ Work done during a research internship at Amazon AWS.} Code: github.com/amazon-research/patchcore-inspection.


翻译:能够发现有缺陷的部件是大规模工业制造中的一个关键组成部分。 我们在此工作中处理的一个特殊挑战就是一个寒冷的起始问题:只使用标称(非不合格)示例图像的模型。 虽然每类都有手工制作的解决方案,但目标是建立在很多不同任务上同时运行的系统。 最佳的实用方法是将图像网络模型中的嵌入与外部检测模型结合起来。 本文中, 我们扩展了这项工作线, 并提议 \ textbf{PatchCore}, 它使用一个极具代表性的标称补丁记忆库。 PatchCore 提供了竞争性的引用时间, 同时又在检测和本地化方面实现了最先进的业绩。 在具有挑战性的MVTec AD基准 PatchCore 中, 广泛使用的MVTec Ad基准在图像级异常检测中得分高达99.6 $ 美元, 比下一个最佳匹配者差一半多。 我们进一步报告另外两个数据集的竞争性结果, 并在少数样本系统中找到竞争性的结果。

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在数据挖掘中,异常检测(英语:anomaly detection)对不符合预期模式或数据集中其他项目的项目、事件或观测值的识别。通常异常项目会转变成银行欺诈、结构缺陷、医疗问题、文本错误等类型的问题。异常也被称为离群值、新奇、噪声、偏差和例外。 特别是在检测滥用与网络入侵时,有趣性对象往往不是罕见对象,但却是超出预料的突发活动。这种模式不遵循通常统计定义中把异常点看作是罕见对象,于是许多异常检测方法(特别是无监督的方法)将对此类数据失效,除非进行了合适的聚集。相反,聚类分析算法可能可以检测出这些模式形成的微聚类。 有三大类异常检测方法。[1] 在假设数据集中大多数实例都是正常的前提下,无监督异常检测方法能通过寻找与其他数据最不匹配的实例来检测出未标记测试数据的异常。监督式异常检测方法需要一个已经被标记“正常”与“异常”的数据集,并涉及到训练分类器(与许多其他的统计分类问题的关键区别是异常检测的内在不均衡性)。半监督式异常检测方法根据一个给定的正常训练数据集创建一个表示正常行为的模型,然后检测由学习模型生成的测试实例的可能性。
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