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Vers un étiquetage efficace des pixels pour la détection et la localisation des anomalies industrielles

Created by
  • Haebom

Auteur

Jingqi Wu, Hanxi Li, Lin Yuanbo Wu, Hao Chen, Deyin Liu, Peng Wang

Contour

Cet article propose ADClick, un algorithme interactif de segmentation d'images (IIS) pour l'inspection de produits industriels. ADClick améliore significativement les performances des modèles de détection d'anomalies en générant des annotations de détection d'anomalies au niveau du pixel en quelques clics et de brèves descriptions textuelles, sans annotations au niveau du pixel des échantillons défectueux (par exemple, AP = 96,1 % sur MVTec AD). De plus, nous présentons ADClick-Seg, un cadre multimodal qui aligne les caractéristiques visuelles et les invites textuelles grâce à une approche basée sur des prototypes. En combinant les informations a priori au niveau du pixel avec des indications linguistiques, ADClick-Seg obtient des résultats de pointe dans la difficile tâche de détection d'anomalies « multi-classes » (AP = 80,0 %, PRO = 97,5 %, Pixel-AUROC = 99,1 % sur MVTec AD).

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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Générez des annotations de détection d'anomalies efficaces et précises sans annotations au niveau des pixels.
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Détection précise des anomalies possible avec seulement quelques clics de l'utilisateur et des descriptions textuelles.
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Exploitez efficacement les fonctionnalités visuelles et les invites textuelles grâce à un cadre multimodal.
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Atteindre des performances de pointe sur l'ensemble de données MVTec AD
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Limitations:
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Des expériences supplémentaires sont nécessaires pour évaluer les performances de généralisation de la méthode proposée.
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Des évaluations d’applicabilité sont nécessaires pour divers environnements industriels et types de produits.
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Il est nécessaire d'analyser les changements de performances en fonction du nombre de clics des utilisateurs ou de la qualité des descriptions textuelles.
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