论文阅读：Myriad: Large Multimodal Model by Applying Vision Experts for Industrial Anomaly Detection_工业异常检测大模型myriad

概述

动机：现有的工业异常检测(IAD)方法预测异常检测和定位的异常分数。然而，他们很难对异常区域（例如工业异常的颜色、形状和类别）执行多轮对话和详细描述。

多模态大模型的能力：在多模态视觉任务上有卓越的能力，比如image captioning，visual understanding，visual reasoning。

大模型局限：现有的一般LMM中不存在关于异常检测的知识，而训练特定的LMM进行异常检测需要大量的注释数据和大量的计算资源。

现有方法：

• 基于特征嵌入的方法：
  • PaDiM
  • SimpleNet
  • Towards
• 基于重构的方法：
  • LafitE
  • DiffusionAD
    专注于为每个样本提供一个异常分数和异常分割图，导致手动选择的阈值的过度依赖，以呈现异常及其潜在位置。

模型

模型结构

• Vision Expert：这个采用预训练的IAD模型，输入是工业图像，输出是异常分割图
• Expert Perception：将异常分割度进行嵌入，输入是异常分割图，输出是embedding 序列
• Expert-Driven Visual-Language Extraction：输入是原工业图像和异常分割图，输出是embedding 序列

Expert Perception

模块由Vision Expert Tokenizer (VE-Tokenizer)组成，目的是将异常分割图转换为LLM能理解的textual tokens

VE-Tokenizer包含多个块，由3x3内核的卷积，ReLUctant作为激活函数和最大池化组成，以便将输入异常图 $R^{HxW}$映射到vision expert embeddings $R^{D_{VE}x{D}_{LLM}}$， $D_{LLM}$是LLM的维度， $D_{VE}$是vision expert embeddings的数量，通常设置为9

Expert-Driven Visual-Language Extraction

模块由EVA-CLIP中冻结的ViT，可训练的Adapter，Vision Expert Instructor，和BLIP-2中的QFormer组成

• ViT：将原始工业图像映射为视觉特征
• Adapter：增强视觉表示，包含两个卷积层，进行残差连接。
• Vision Expert Instructor：生成针对原始 Q-former query tokens的expert query tokens。
• Q-former:expert query tokens和视觉特征在Q-former中的交叉注意力层交互

IDA 指令数据集

构建指令数据模板：“According to image and domain expert , find out if there are defects in this image.”

实验

数据集：MVTecAD和VisA

• MVTecAD中，训练集包含3629样本，测试集中包含1725个样本，包含15个不同类型的子数据集，包括5个文本子数据集和10个对象子数据集
• VisA中包含 9, 621 个正常样本和 1, 200 个异常样本，涵盖 12 个对象。
  在训练过程中只有正常样本可见，所有异常样本用于测试

评估指标：采用I-AUROC和P-AUROC来衡量异常分割图中图像级异常检测和像素级异常定位的性能，为和之前的工作对比，还报告了子数据集的平均准确度。

结果

1-class Industrial Anomaly Detection：

Zero shot/few shot：

例子

消融实验