局所と全体の知識統合に基づく画像からの論理的及び構造的異常検出
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- 2025-03-26
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本研究は、工業製品の検査などで重要な異常検出の課題に対して、従来手法では捉えにくかった「論理的異常」（例えば、部品の配置ミスや欠落など画像全体の文脈情報に依存する異常）を高精度に検出する新たな手法を提案している。従来の異常検出手法は、亀裂や汚染といった局所的な「構造的異常」には有効であるが、画像全体の長距離依存性を捉えることが難しく、論理的異常に対しては精度が劣るという問題があった。
本論文では、事前学習済みの教師ネットワーク（例えば、ImageNetで学習されたWideResNet50など）を利用し、正例（異常のない）画像のみを用いて学習する逆方向知識蒸留（reverse distillation）の枠組みを採用している。そして、従来の知識蒸留手法の拡張として、異なる役割を持つ2種類の生徒ネットワーク―ローカル生徒とグローバル生徒―を同時に学習させる「Dual-Student Knowledge Distillation Framework（DSKD）」を提案している。
ローカル生徒
ローカル生徒は、教師ネットワークが抽出する低レベルの局所的特徴を再現することに特化しており、細かいテクスチャや境界情報を正確に復元することで、亀裂や傷、色の不均一などの構造的異常を検出するのに適している。具体的には、教師の各層で得られる特徴マップに対して、ベクトルごとのコサイン類似度を損失として用い、局所的な再構成誤差を最小化するよう学習する。
グローバル生徒
一方、グローバル生徒は画像全体の文脈や長距離依存性を捉えることを目的としている。そこで、グローバルな情報を凝縮するために「Global Context Condensing Block（GCCB）」というモジュールを導入。GCCBは、教師ネットワークの高次特徴をチャネル方向に圧縮し、画像全体の重要な文脈情報を抽出する。さらに、グローバル生徒は、各画素の特徴と画像内全体の特徴との類似度をコサイン類似度で評価し、得られた類似度リストを温度パラメータ付きのソフトマックス関数で確率分布に変換する。これにより、教師とグローバル生徒間の「コンテキスト親和性」と呼ばれる関係性の差異をKLダイバージェンスで最小化する損失（コンテキスト親和性損失）を設計し、画像全体の文脈情報の伝達を強化している。
異常スコアの算出と融合
学習時には、ローカル生徒とグローバル生徒それぞれが、画像の各領域に対して異常スコアマップを生成する。ローカル生徒は局所的な再構成誤差から、グローバル生徒は文脈的な類似度の不一致から異常度を算出。推論時には、これらのスコアマップを適切に正規化・統合することで、構造的異常と論理的異常の両方を高精度に検出・局在化する仕組みとなっている。
実験結果と考察
提案手法は、構造的異常と論理的異常の両面において、従来の手法（自動符号化器や従来の知識蒸留ベースの手法など）を上回る性能を示した。特に、MVTec LOCO ADや改良版MVTec ADといった実世界の異常検出データセットにおいて、論理的異常に対する検出精度が大幅に向上している。アブレーションスタディの結果からは、ローカル生徒とグローバル生徒それぞれの役割分担の有効性、またGCCBとコンテキスト親和性損失の寄与が明確になっており、2つの生徒ネットワークの協調的な働きが全体の性能向上に寄与していることが示された。
結論と今後の展望
本論文の提案手法DSKDは、教師ネットワークから異常のない画像に対して2種類の生徒ネットワークへ知識を蒸留することで、局所的特徴とグローバルな文脈情報の両面を効果的に活用し、従来手法では難しかった論理的異常の検出に成功している。シンプルなネットワーク構成と損失関数の工夫により、実験において最先端の性能を達成したことから、産業検査や品質管理の現場での実用化が期待される。今後は、より小さな異常や複雑なシナリオへの適用、及びネットワーク構造や学習戦略の更なる改善が課題として挙げられる。
発表論文
Zhang, Jie, Masanori Suganuma, and Takayuki Okatani. “Contextual affinity distillation for image anomaly detection.” Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision. 2024.
@inproceedings{zhang2024contextual,
title={Contextual affinity distillation for image anomaly detection},
author={Zhang, Jie and Suganuma, Masanori and Okatani, Takayuki},
booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision},
pages={149--158},
year={2024}
}