ICLR 23 | 工业视觉小样本异常检测最新网络Graphcore详解

作者&投稿:鄣禄 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
~ 随着人工智能技术的快速发展,深度视觉检测在工业生产中的应用越来越广泛。其中,工业产品表面异常/缺陷检测成为了关键问题,尤其在生产转换场景中。由于转换过程中检测设备尚未充分调整,导致异常检测性能不佳。本文针对此问题,提出了一种基于GraphCore的新方法,旨在实现快速的模型训练和保持高精度的异常检测。

传统方法通常依赖大量训练数据,但收集和处理这类数据存在挑战,特别是无监督学习中。为解决这一问题,已提出基于少镜头学习的方法,如元学习。然而,这些方法在切换到新产品的过程中灵活性不足,检测精度难以保证。同时,大量数据的收集和处理会延缓新产品的实际训练进度。因此,迫切需要一种方法,在减少数据需求的同时,提高模型的适应性和训练效率。

本文提出的GraphCore方法旨在解决上述问题。它通过使用少量正常样本实现快速模型训练,并在转换场景中保持高精度的异常检测性能。方法的核心在于利用少量数据快速训练模型,同时避免了从旧产品到新产品的异常适应和迁移问题。

在GraphCore方法中,首先定义了少样本异常检测(FSAD)问题的正式设置,其中训练集仅包含特定类别的少量正常样本。随后,作者分析了该问题的挑战,包括训练数据的稀少和缺乏图像或像素级别的注释。面对这些挑战,作者提出通过数据增强技术,尤其是旋转增强,来获取额外的数据,并构建特征记忆库。

为了进一步提高定位异常特征的概率,本文引入了一种新的视觉等距不变特征提取模型(VIIG),该模型尝试从每个补丁中提取视觉等距不变特征。这种方法的创新在于,它可以从少量正常样本中提取不变的表征特征,并将其添加到特征记忆库中,从而提高检测精度。

在特征提取阶段,GraphCore采用图神经网络(GNN)的框架,将普通样本图像均匀分割为多个补丁,并构建特征图。通过与邻居节点的信息交换,GNN实现特征聚合和更新,进一步提高了异常检测的准确性。

实验结果显示,GraphCore在MVTec AD和MPDD数据集上表现出色,特别是在低样本量的情况下,其检测性能优于现有方法。此外,GraphCore与数据增强+PATCHCORE方法的对比显示,它能够更高效地提高定位特征子集的概率,从而实现更准确、更快的异常分数计算。

综上所述,GraphCore方法通过结合数据增强、特征记忆库构建和视觉等距不变特征提取,提供了一种高效、准确的工业视觉小样本异常检测解决方案,尤其适用于生产转换场景,有效解决了传统方法在数据收集、模型适应性和训练效率上的挑战。


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