CVPRJun, 2024
2D-3D 对齐下的异常检测
Looking 3D: Anomaly Detection with 2D-3D Alignment
Ankan Bhunia, Changjian Li, Hakan Bilen
TL;DR本研究介绍了一种基于视觉线索的自动异常检测方法，在制造和产品质量评估等各个领域具有实际意义。我们提出了一个新的条件异常检测问题，通过将查询图像与参考形状进行比较，来识别图像中的异常。为解决这一挑战，我们创建了一个大型数据集 BrokenChairs-180K，其中包含约 180K 张图像，具有多样的异常、几何形状和纹理，并与 8143 个参考 3D 形状配对。为解决这一任务，我们提出了一种新颖的基于 Transformer 的方法，通过特征对齐明确学习查询图像与参考 3D 形状之间的对应关系，并利用自定义的注意力机制进行异常检测。我们的方法经过全面实验进行了严格评估，在该领域中可作为未来研究的基准。