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@shinmura0

【速報】次世代の外観検査！？プロンプトを駆使した異常検知

Last updated at Posted at 2023-05-24

先日、革新的な画像の異常検知（SAA）が出てきました。

本稿では、操作手順 & 触ってみた感想をご報告します。

特長

本題に入る前に、どこら辺が革新的なのかざっくり説明します。
※　SAAの詳細は論文をご参照ください。

  • 学習データは不要
    • 通常、学習（正常）データを数百枚用意しますが、この手法では正常データを必要としません。
  • ドメイン知識を導入できる
    • 予め、異常の傾向をプロンプトに入れることにより、異常の特徴をモデルに教えることができます。

二点目が特に大きく、今までの異常検知では、積極的に異常の傾向を取り込むことができませんでしたが、この手法では、この点を改良しています。

操作手順

使ってみる

まず、公式リポジトリに行って、Open in Colabをクリックします。
image.png

あとは、すべてのセルを実行を押すだけです。
image.png

無事、異常部分を検出できました。
image.png

ちなみに、プロンプトは
image.png
defectsでした。このプロンプトだけで、異常を検出できるのは凄い！

難しい画像に変える

折角なので、難しい画像に変えてみます。
image.png
image.png

これらのwood_demo.pngをcable_demo.pngに変えます。

以下の画像がターゲットです。
image.png

このままcodeを実行すると
image.png
うまくいきません。

チューニングする

ここからチューニングしていきます。まず、プロンプト
image.png
defectsをthe black hole on the cableに変えます。

image.png
だいぶ改善しましたが、まだ過検知（False positive）があります。

続いて、bounding_boxの閾値box_thresholdでフィルターをかけます。
image.png
0.15を0.28に変えます。すると
image.png

ほぼ完璧なセグメンテーションができました。

使ってみた感想

  • とりあえず重い
    • 巨大モデル&大きい画素数を使っているので、推論に時間がかかる　→　軽いモデル&画素数を下げれば改善するかも？
      • それでも、推論時間がネックで、SAA単独では使えないかもしれない。　→　PaDiMを一次フィルター、SAAを二次フィルターにすれば、精度&推論時間をカバーし合えるかも
  • チューニングできる
    • 異常の大きさやプロンプトを調整できるので、色々カスタムできそう。逆にいうと、チューニングが大変かも。ただ、異常の特徴を予め入力できるので、従来手法では検出できなかった異常を検出できる可能性がある
  • SAAがゲームチェンジャーになるかも
    • SPADEやGussian-AD（マハラノビスAD法）が、画像の異常検知界隈を一変させたように、SAAが一つの時代を作る可能性がある。つまり、SAAは今後のスタンダードになる可能性がある。
  • まだまだ整備中（2023年5月24日現在）
    • issueによると、本気のSAA+は実装していないらしいので、真の実力は出ていない模様
    • SAA+は近日中に公開予定
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