IM-IAD: 製造業における産業画像異常検知ベンチマーク

画像異常検知 (IAD) は、産業製造 (IM) における新たで重要なコンピュータビジョンタスクです。最近、多くの先進的なアルゴリズムが報告されていますが、さまざまなIM設定においてその性能は大きく異なります。統一的なIMベンチマークが欠如しているため、実際のアプリケーションにおけるIAD手法の開発と使用が妨げられていることに気付きました。また、研究者は統一的なベンチマークなしにIADアルゴリズムを分析することが難しいです。この問題を解決するために、これらのアルゴリズムの性能を評価するための初めての統一的なIMベンチマークを提案します。このベンチマークには、さまざまな監視レベル（無監視対完全監視）、学習パラダイム（少数ショット、継続的およびノイズラベル）、効率性（メモリ使用量および推論速度）が含まれます。そして、統一的な設定で7つの主要なデータセットに対して19のアルゴリズムを含む包括的なIADベンチマーク（IM-IAD）を構築します。IM-IADに対する広範な実験（合計17,017）は、IADアルゴリズムの再設計または選択に対する深い洞察を提供します。さらに、提案されたIM-IADベンチマークは既存のアルゴリズムに挑戦し、今後の研究方向を示唆します。再現性とアクセス性のために、ソースコードは以下のウェブサイトにアップロードされています: https://github.com/M-3LAB/open-iad