軸屋敬介 | Keisuke Jikuya

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The MVTec 3D-AD Dataset for Unsupervised 3D Anomaly Detection and Localization

https://www.mvtec.com/company/research/datasets

Apr 13, 2022

Anomaly Detection, Dataset, Unsupervised Learning,

VISAPP (2022)

概要

• 教師なし異常検出とローカライズ用の3Dデータセットを発表
• 工業用高解像度3Dセンサを用い、10種類のカテゴリの4000以上の点群から構成される
• テストには、傷、へこみ、穴、汚染、変形など様々な欠陥とGTアノテーション
• いくつかの手法でベンチマークをし，実用性が不十分であることを確認したため、優れた手法の設計を期待している

新規性・差分

• 教師なし異常検出とローカライズ用の最初の包括的な3Dデータセット

手法

• VoxelとDepthデータに対して
  • f-AnoGAN
  • VAE
  • Variation Model
    • 3D:ボクセルごとに平均と標準偏差を取り，マハラノビス距離を取る
    • 2D:ピクセルごとに平均と標準偏差を取り，マハラノビス距離を取る

結果

• AUPROが以下のように
  
  • 実用上不十分である