Improving Vision Anomaly Detection with the Guidance of Language Modality

📄 arXiv: 2310.02821v1 📥 PDF

作者: Dong Chen, Kaihang Pan, Guoming Wang, Yueting Zhuang, Siliang Tang

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2023-10-04

备注: 9 pages, 10 figures

💡 一句话要点

提出跨模态引导方法以解决视觉异常检测中的信息冗余问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉异常检测 跨模态学习 语言模态 信息冗余 潜在空间 工业应用 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的无监督视觉异常检测方法在处理冗余信息和稀疏潜在空间时面临显著挑战，影响检测效果。
  2. 本文提出的跨模态引导方法通过结合语言模态的信息，解决了视觉模态中的冗余和稀疏问题。
  3. 实验结果显示，所提方法在性能上显著优于传统方法，提升幅度达到16.81%，验证了方法的有效性。

📝 摘要（中文）

近年来，异常检测在工业缺陷检测和事件检测等领域受到广泛关注。然而，现有的无监督视觉异常检测器面临冗余信息和稀疏潜在空间的重大挑战。本文从多模态的角度出发，提出了跨模态引导（CMG）方法，包含跨模态熵减少（CMER）和跨模态线性嵌入（CMLE），分别解决冗余信息和稀疏空间问题。CMER通过掩蔽原始图像的一部分并计算与文本的匹配分数，帮助检测器聚焦于关键内容。CMLE则通过语言模态学习相关结构矩阵，引导视觉模态的潜在空间学习，使得语义相似的图像更为接近。大量实验表明，所提方法的有效性，CMG在性能上比仅使用图像的基线提升了16.81%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决视觉异常检测中存在的冗余信息和稀疏潜在空间问题。现有方法在处理复杂图像时，往往无法有效聚焦于关键特征，导致检测性能下降。

核心思路：论文提出的跨模态引导方法（CMG）通过引入语言模态的信息，利用其相对单一的数据特性来辅助视觉模态的异常检测，从而提升检测的准确性和鲁棒性。

技术框架：CMG方法主要由两个模块组成：跨模态熵减少（CMER）和跨模态线性嵌入（CMLE）。CMER负责通过掩蔽图像部分区域并计算与文本的匹配分数来减少冗余信息，而CMLE则通过学习语言模态的相关结构矩阵来优化视觉模态的潜在空间。

关键创新：CMG的核心创新在于将语言模态的特征引入视觉异常检测中，形成了一种新的跨模态学习框架，显著提升了检测器对关键内容的关注度。与现有方法相比，CMG有效地解决了信息冗余和潜在空间稀疏的问题。

关键设计：在CMER中，设计了特定的掩蔽策略和匹配分数计算方法，以确保检测器能够专注于重要特征；在CMLE中，构建了相关结构矩阵的学习机制，以引导视觉模态的潜在空间学习，确保语义相似图像的聚合。具体的损失函数和网络结构设计也经过精心调整，以实现最佳性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的跨模态引导方法（CMG）在视觉异常检测任务中表现优异，相较于仅使用图像的基线方法，性能提升达16.81%。此外，消融实验进一步确认了各个组件之间的协同作用，表明每个部分对实现最佳性能的重要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括工业缺陷检测、视频监控中的异常事件检测以及医疗影像分析等。通过有效地识别和定位异常，能够提高生产效率、降低损失，并在安全监控中提供更可靠的支持。未来，该方法有望在更多实际场景中推广应用，推动相关领域的技术进步。

📄 摘要（原文）

Recent years have seen a surge of interest in anomaly detection for tackling industrial defect detection, event detection, etc. However, existing unsupervised anomaly detectors, particularly those for the vision modality, face significant challenges due to redundant information and sparse latent space. Conversely, the language modality performs well due to its relatively single data. This paper tackles the aforementioned challenges for vision modality from a multimodal point of view. Specifically, we propose Cross-modal Guidance (CMG), which consists of Cross-modal Entropy Reduction (CMER) and Cross-modal Linear Embedding (CMLE), to tackle the redundant information issue and sparse space issue, respectively. CMER masks parts of the raw image and computes the matching score with the text. Then, CMER discards irrelevant pixels to make the detector focus on critical contents. To learn a more compact latent space for the vision anomaly detector, CMLE learns a correlation structure matrix from the language modality, and then the latent space of vision modality will be learned with the guidance of the matrix. Thereafter, the vision latent space will get semantically similar images closer. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of the proposed methods. Particularly, CMG outperforms the baseline that only uses images by 16.81%. Ablation experiments further confirm the synergy among the proposed methods, as each component depends on the other to achieve optimal performance.