CAD 100K：車両関連の視覚異常検出のための包括的なマルチタスク・データセット

Abstract

マルチタスク視覚異常検出は、自動車関連の製造品質評価にとって重要である。しかし、既存の手法はタスク固有のままであり、マルチタスク評価のための統一されたベンチマークがないことが障害となっている。このギャップを埋めるために、本稿ではCAD Datasetを提案する。これは、自動車関連のマルチタスク視覚異常検出向けに設計された、大規模で包括的なベンチマークである。本データセットには、7つの車両ドメインと3つのタスクにまたがる100枚超の画像が含まれており、自動車関連の異常検出に関する包括的な見取り図をモデルに提供する。これは、マルチタスク学習（MTL）に特化した最初の自動車関連異常データセットであり、さらに少数ショットの異常画像に対する合成データ拡張を組み合わせている。私たちはマルチタスクのベースラインを実装し、広範な実証的研究を行った。結果は、MTLがタスク間の相互作用と知識の伝達を促進する一方で、タスク間に存在する難しい競合も明らかにすることを示している。CADデータセットは、自動車関連のマルチタスク視覚異常検出における今後の発展を促すための標準化されたプラットフォームとして機能する。