近日，騰訊優(yōu)圖實驗室在CVPR 2023(IEEE國際計算機視覺與模式識別會議)中斬獲了視覺異常檢測(Visual Anomaly and Novelty Detection，VAND)挑戰(zhàn)賽的冠軍，這一榮譽標(biāo)志著騰訊優(yōu)圖在工業(yè)人工智能領(lǐng)域的技術(shù)實力和創(chuàng)新能力得到了權(quán)威機構(gòu)的認可。
無監(jiān)督圖像異常檢測是計算機視覺領(lǐng)域的重要研究方向，其目標(biāo)是通過僅使用正常圖像進行模型訓(xùn)練，在測試時能夠準(zhǔn)確地區(qū)分正常和異常圖像。在工業(yè)外觀質(zhì)檢、產(chǎn)品零件安裝檢測和智能安全視頻等領(lǐng)域，無監(jiān)督異常檢測技術(shù)具有巨大的研究意義和應(yīng)用價值。工業(yè)領(lǐng)域?qū)τ谝曈X異常檢測的需求日益增長。在工業(yè)生產(chǎn)過程中，異常情況可能導(dǎo)致質(zhì)量問題、安全隱患甚至設(shè)備故障。傳統(tǒng)的異常檢測方法往往需要人工參與，效率低下且易受主觀因素影響。而基于人工智能的視覺異常檢測技術(shù)能夠通過高效的自動化方式，快速識別和定位異常情況，從而提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。
技術(shù)解析：
騰訊優(yōu)圖實驗室與浙江大學(xué)合作，在Zero-shot異常檢測賽道中提出了創(chuàng)新的解決方案。通過結(jié)合文本提示和圖像特征對比的方法，該方案在測試集上取得了優(yōu)異的成績，綜合F1-max指標(biāo)達到0.4589，超越了其他參賽隊伍。這意味著提出的模型能夠在未見過異常樣本的情況下，準(zhǔn)確地識別和分割異常圖像。以下可分為三點;
(一)異常分類
基于WinCLIP[3]異常分類框架，我們提出了一種文本提示集成策略，在不使用復(fù)雜的多尺度窗口策略的基礎(chǔ)上顯著提升了Baseline的異常分類精度。具體地，該集成策略包含template-level和state-level兩部分：
1) 對于前者，我們從CLIP Surgery[4]中選定的85個模板提示中刪掉了一些不適合AD任務(wù)的模板，如“a photo of the weird [obj.]“，最終篩選35個模板提示。
2) 對于后者，我們采用通用文本來描述正常/異常對象，如“flawless，damaged“等，而沒有提供過于詳細的描述以保證方法的普適性，如”chip around edge and corner“。最終使用7個正常提示和5個異常提示。
模板和狀態(tài)提示與樣本類別名稱結(jié)合后，使用CLIP文本編碼器提取文本特征，并對正常和異常特征分別求平均值。最終，將正常與異常特征各自的平均值與圖像特征進行對比，經(jīng)過softmax后得到異常類別概率作為分類得分，見下圖中藍色Zero-shot Anomaly Score流程。
自研Zero-shot/Few-shot異常檢測統(tǒng)一框架
(二)異常分割
類比圖像級別的異常分類方法到異常分割，一個自然而然的想法是將Backbone提取到的不同層級特征與文本特征進行相似度度量。然而，CLIP模型是基于分類的方案進行設(shè)計的，即除了用于分類的抽象圖像特征外，沒有將其它圖像特征映射到統(tǒng)一的圖像/文本空間。因此我們提出了一個簡單但有效的方案來解決這個問題：使用額外的線性層將不同層級的圖像特征映射到圖像/文本聯(lián)合嵌入空間中，見上圖中藍色Zero-shot Anomaly Map流程。具體地，不同層級的特征分別經(jīng)由一個線性層進行聯(lián)合嵌入特征空間變換，將得到的變換后的特征與文本特征進行對比，得到不同層級的異常圖。最后，將不同層級的異常圖簡單加和求得最終結(jié)果，具體實現(xiàn)可參考技術(shù)報告和源代碼。官方的測試數(shù)據(jù)集上提出的方法在綜合F1-max指標(biāo)上達到0.4589，相較于其他眾多參賽隊伍具有明顯的優(yōu)勢，獲得了該賽道冠軍，證明了所提方法的優(yōu)越性和泛化性。
(三) Few-shot擴展
得益于簡單的結(jié)構(gòu)，我們結(jié)合基于memory的PatchCore[5]思路將方法擴展到Few-shot賽道，在不進行任何調(diào)參的基礎(chǔ)上獲得了積極競爭的結(jié)果，獲得了該賽道榮譽提名獎，我們會在后續(xù)工作中進一步探究該方法在Few-shot上的應(yīng)用潛力與價值。
該解決方案不僅在Zero-shot異常檢測賽道表現(xiàn)出色，騰訊優(yōu)圖實驗室還將其擴展到Few-shot異常檢測賽道，并獲得了該賽道的榮譽提名獎。在Few-shot異常檢測賽道中，該方案在異常檢測準(zhǔn)確率方面表現(xiàn)優(yōu)異，展現(xiàn)出出色的適應(yīng)能力和泛化能力。
騰訊優(yōu)圖實驗室在工業(yè)人工智能領(lǐng)域的相關(guān)成就，為工業(yè)質(zhì)檢、產(chǎn)品安全和智能視頻等領(lǐng)域的發(fā)展提供了新的可能性。未來，騰訊優(yōu)圖將繼續(xù)致力于推動計算機視覺和人工智能技術(shù)的創(chuàng)新，為工業(yè)應(yīng)用帶來更多突破和進步，為各行業(yè)提供更智能、高效的解決方案。
關(guān)于CVPR
CVPR是由IEEE主辦的一年一度的全球?qū)W術(shù)型頂級會議，全稱“IEEE國際計算機視覺與模式識別會議”(IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)，今年將于6月18日到22日在溫哥華會議中心舉辦。
關(guān)于騰訊優(yōu)圖實驗室
騰訊優(yōu)圖實驗室成立于2012年，是騰訊公司旗下頂級人工智能實驗室。優(yōu)圖聚焦計算機視覺，專注人臉識別、圖像識別、OCR等領(lǐng)域開展技術(shù)研發(fā)和行業(yè)落地，在推動產(chǎn)業(yè)數(shù)字化升級過程中，優(yōu)圖始終專注基礎(chǔ)研究、產(chǎn)業(yè)落地兩條腿走路的發(fā)展戰(zhàn)略，與騰訊云與智慧產(chǎn)業(yè)深度融合，挖掘客戶痛點，切實為行業(yè)降本增效。與此同時，優(yōu)圖關(guān)注科技的社會價值，踐行科技向善理念，致力于通過視覺AI技術(shù)解決社會問題，幫助弱勢群體。
騰訊優(yōu)圖實驗室的研究成果已被CVPR 2023 VAND研討會收錄。將于6月18日的11:50 AM - 12:00 PM進行相關(guān)Talk和QA可以點擊閱讀原文了解詳情。
閱文原文鏈接：(https://sites.google.com/view/vand-cvpr23/schedule )。
參考文獻
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[2] Dosovitskiy, Alexey, et al. "An image is worth 16x16 words: Transformers for image recognition at scale."arXiv preprint arXiv:2010.11929(2020).
[3] Jeong, Jongheon, et al. "Winclip: Zero-/few-shot anomaly classification and segmentation." Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2023.
[4] Li, Yi, et al. "Clip surgery for better explainability with enhancement in open-vocabulary tasks."arXiv preprint arXiv:2304.05653(2023).
[5] Roth, Karsten, et al. "Towards total recall in industrial anomaly detection."Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2022.
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