異常檢測(cè)任務(wù)旨在識(shí)別明顯偏離正常數(shù)據(jù)分布的異常值，在工業(yè)檢驗(yàn)、醫(yī)學(xué)診斷、視頻監(jiān)控和欺詐檢測(cè)等多個(gè)領(lǐng)域都發(fā)揮了重要作用。傳統(tǒng)的異常檢測(cè)方法主要依賴于描述正常數(shù)據(jù)分布以進(jìn)行正異常樣本的區(qū)分。然而，對(duì)于實(shí)際的應(yīng)用而言，異常檢測(cè)也需要理解數(shù)據(jù)的高層語義，從而深入理解 “什么是異?！?。

要實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確且智能的異常檢測(cè)，我們需要關(guān)注以下關(guān)鍵步驟：

1. 理解多樣數(shù)據(jù)類型和類別

不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集包含各種數(shù)據(jù)類型和類別，如圖像、視頻、點(diǎn)云、時(shí)間序列等。每種數(shù)據(jù)類型可能需要不同的異常檢測(cè)方法，每個(gè)物體類別可能對(duì)應(yīng)不同的正常標(biāo)準(zhǔn)，因此深入理解數(shù)據(jù)的多樣性至關(guān)重要。

2. 確定正常狀態(tài)標(biāo)準(zhǔn)

一旦理解了數(shù)據(jù)的類型和類別，我們需要推斷正常狀態(tài)的標(biāo)準(zhǔn)。這需要高級(jí)數(shù)據(jù)語義信息的理解，以確保我們能夠正確識(shí)別正常數(shù)據(jù)的特征和模式。

3. 評(píng)估數(shù)據(jù)的符合度

最后，我們需要評(píng)估提供的數(shù)據(jù)是否符合已建立的正常數(shù)據(jù)分布。任何偏離這些數(shù)據(jù)分布的情況都可以被歸類為異常。

最近，大型多模態(tài)模型（LMM）迅猛發(fā)展，其中 OpenAI 最近推出的 GPT-4V （ision） 表現(xiàn)最為出色，具有強(qiáng)大的多模態(tài)感知能力，在場(chǎng)景理解，圖片生成等多個(gè)任務(wù)中都取得了良好表現(xiàn)。我們認(rèn)為，LMM 的出現(xiàn)為通用異常檢測(cè)的研究提供了新的范式和新的機(jī)會(huì)。

為了評(píng)估 GPT-4V 在通用異常檢測(cè)中的性能，來自華中科技大學(xué)、密歇根大學(xué)和多倫多大學(xué)的研究者聯(lián)合進(jìn)行了一項(xiàng)研究，在涉及 4 個(gè)數(shù)據(jù)模態(tài)，9 個(gè)異常檢測(cè)任務(wù)的 15 個(gè)異常檢測(cè)數(shù)據(jù)集上對(duì) GPT-4V 進(jìn)行了全面的測(cè)試。具體而言，測(cè)試的數(shù)據(jù)集包括圖像、點(diǎn)云、視頻、時(shí)序等模態(tài)，并涵蓋了工業(yè)圖像異常檢測(cè) / 定位，醫(yī)療圖像異常檢測(cè) / 定位，點(diǎn)云異常檢測(cè)，邏輯異常檢測(cè)，行人異常檢測(cè)，交通異常檢測(cè)，時(shí)序異常檢測(cè)等 9 個(gè)異常檢測(cè)任務(wù)。

論文地址：https://arxiv.org/pdf/2311.02782.pdf

項(xiàng)目地址：https://github.com/caoyunkang/GPT4V-for-Generic-Anomaly-Detection

觀察與分析

本文在多種模態(tài)和領(lǐng)域的異常檢測(cè)數(shù)據(jù)集上對(duì) GPT4V 的性能進(jìn)行了測(cè)試。我們認(rèn)為，GPT4V 已經(jīng)初步具備了多模態(tài)的通用異常檢測(cè)能力。具體而言，GPT-4V 不僅能夠有效理解多樣數(shù)據(jù)類型和類別，而且可以建模正常數(shù)據(jù)的空間分布，并評(píng)估測(cè)試數(shù)據(jù)的分布情況。

除此以外，GPT-4V 在異常檢測(cè)任務(wù)中還具有以下特點(diǎn)：

GPT-4V 能夠在零 / 單樣本下處理多模態(tài)、多領(lǐng)域的異常檢測(cè)任務(wù)

多模態(tài)異常檢測(cè)：GPT-4V 可有效處理多種模態(tài)數(shù)據(jù)的異常檢測(cè)任務(wù)。例如，它在識(shí)別圖像、點(diǎn)云、MRI、X-ray 等數(shù)據(jù)模態(tài)上均表現(xiàn)出了不俗的異常檢測(cè)能力。多模態(tài)異常檢測(cè)能力使 GPT-4V 能夠突破傳統(tǒng)單模態(tài)異常檢測(cè)器的限制，完成現(xiàn)實(shí)世界的復(fù)雜異常檢測(cè)任務(wù)。

多領(lǐng)域異常檢測(cè)：GPT-4V 在工業(yè)、醫(yī)療、行人、交通和時(shí)間序列異常檢測(cè)等多個(gè)領(lǐng)域表現(xiàn)優(yōu)異。

零 / 單樣本下的異常檢測(cè)：GPT-4V 在零樣本及單樣本（即提供了一張正常的參考圖片）任務(wù)中均表現(xiàn)不俗。在沒有參考圖像的情況下，GPT-4V 可以有效地使用語言提示信息來檢測(cè)異常。當(dāng)提供正常參考圖像時(shí)，GPT-4V 能夠更好的對(duì)齊文本格式的正常標(biāo)準(zhǔn)與正常的圖像內(nèi)容，其異常檢測(cè)準(zhǔn)確性進(jìn)一步提高。

GPT-4V 可以理解異常檢測(cè)任務(wù)所需的全局和細(xì)粒度語義

全局語義理解能力：GPT-4V 對(duì)全局語義的理解能力表現(xiàn)在它能夠識(shí)別整體的異常模式或行為。例如，在交通異常檢測(cè)中，它可以分辨正常的交通流和不規(guī)則事件之間的區(qū)別，并且提供了關(guān)于異常檢出的詳細(xì)解釋。這種全局理解使其非常適合在開放世界中識(shí)別偏離正常分布的異常點(diǎn)。

細(xì)粒度語義理解能力：GPT-4V 對(duì)細(xì)粒度語義的理解能力在一些情況下表現(xiàn)出色，使得它不僅能夠檢測(cè)異常，還能夠精確地在復(fù)雜數(shù)據(jù)中定位異常。例如，在工業(yè)圖像異常檢測(cè)中，它可以準(zhǔn)確定位細(xì)節(jié)，如傾斜的蠟燭燭芯、瓶口周圍的輕微劃痕。這種細(xì)粒度理解增強(qiáng)了它在復(fù)雜數(shù)據(jù)中檢測(cè)微小異常的能力，從而提高了其整體檢測(cè)。

GPT-4V 具備自動(dòng)推理異常檢測(cè)的能力

GPT-4V 能夠根據(jù)復(fù)雜的正常標(biāo)準(zhǔn)自動(dòng)推理、拆分子任務(wù)。例如，在邏輯異常檢測(cè)中，GPT-4V 能夠理解所給的正常圖像標(biāo)準(zhǔn)，并拆分為子任務(wù)，依次檢驗(yàn)圖像內(nèi)容是否滿足指定內(nèi)容。這種內(nèi)在的推理能力增強(qiáng)了其異常檢測(cè)結(jié)果的可解釋性，使其成為理解和解決通用異常檢測(cè)的有效工具。

GPT-4V 可以通過增加提示進(jìn)一步增強(qiáng)異常檢測(cè)能力

評(píng)估結(jié)果顯示，提供更多文本和圖像信息對(duì) GPT-4V 的異常檢測(cè)性能有積極影響。通過增加類別信息、人類專業(yè)知識(shí)、參考圖像，模型獲得了更多的上下文信息，異常檢測(cè)性能也得到顯著提升。該特點(diǎn)允許用戶通過提供相關(guān)的補(bǔ)充信息來微調(diào)和增強(qiáng)模型的性能。

GPT-4V 在實(shí)際應(yīng)用中可能受到限制，但仍具有潛力

本報(bào)告發(fā)現(xiàn) GPT-4V 在實(shí)際應(yīng)用中仍面臨一些挑戰(zhàn)。例如，GPT-4V 可能在處理工業(yè)應(yīng)用中的復(fù)雜場(chǎng)景時(shí)面臨困難，導(dǎo)致其出現(xiàn)錯(cuò)誤檢測(cè)。醫(yī)療領(lǐng)域的倫理約束也使其在判斷腫瘤等異常情況時(shí)趨于保守。但我們相信它在各種異常檢測(cè)任務(wù)中仍然具有潛力。為了有效解決這些挑戰(zhàn)，可能需要進(jìn)一步增強(qiáng)、專門的精細(xì)調(diào)整或補(bǔ)充技術(shù)?？偨Y(jié)而言，GPT-4V 在通用異常檢測(cè)中具有明顯潛力，有望開啟異常檢測(cè)任務(wù)的高層次感知時(shí)代。

應(yīng)用場(chǎng)景展示

工業(yè)圖像異常檢測(cè)

工業(yè)圖像異常檢測(cè)旨在維護(hù)產(chǎn)品質(zhì)量，是制造過程的重要環(huán)節(jié)。近年來，許多方法在此領(lǐng)域蓬勃發(fā)展，其中一些方法著眼于開發(fā)適用于任意產(chǎn)品類別的統(tǒng)一模型。本研究探討了 GPT-4V 在工業(yè)圖像異常檢測(cè)中的應(yīng)用，包括對(duì)不同類型的信息進(jìn)行測(cè)試，以及展示其性能和局限性。

我們從工業(yè)圖像中選擇了幾個(gè)示例，如瓶子和蠟燭的圖像。即使只提供簡(jiǎn)單的語言提示，GPT-4V 能夠有效地識(shí)別這些圖像中的異常，展示了其能力和多樣性。此外，GPT-4V 不僅能夠檢測(cè)期望的異常，還能夠識(shí)別微觀結(jié)構(gòu)異常。在復(fù)雜情況下，如電路板中的異常檢測(cè)，GPT-4V 能夠識(shí)別圖像中的細(xì)節(jié)，但也存在一定的局限性。總的來說，GPT-4V 在圖像上下文理解和類別特定異常理解方面表現(xiàn)出色。

工業(yè)圖像異常定位

與工業(yè)圖像異常檢測(cè)不同，工業(yè)圖像異常定位旨在精確識(shí)別異常的位置。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，我們采用了與 SoM（Set-of-mark）類似的方法，使用圖像 - 掩模對(duì)來提示 GPT-4V。我們研究了 GPT-4V 在不同場(chǎng)景下的表現(xiàn)，展示了其在細(xì)粒度異常定位方面的能力和局限性。

我們展示了 GPT-4V 在工業(yè)圖像異常定位中的性能，包括定位彎曲的電線、堅(jiān)果上的空洞以及識(shí)別電路板異常。GPT-4V 在一些情況下能夠準(zhǔn)確識(shí)別異常位置，例如能夠有效定位堅(jiān)果中的空洞，并且由于結(jié)合了視覺提示技術(shù)，GPT-4V 將異常定位問題轉(zhuǎn)化為了對(duì)掩膜的分類問題，有效降低了問題復(fù)雜度，且提升了定位精度。因此，結(jié)合視覺提示技術(shù)和 GPT-4V 可有效解決工業(yè)圖像異常定位問題。

點(diǎn)云異常檢測(cè)

點(diǎn)云異常檢測(cè)在工業(yè)領(lǐng)域具有重要作用。CPMF 提出了一種新方法，將點(diǎn)云轉(zhuǎn)化為深度圖像，以利用圖像基礎(chǔ)模型來提高點(diǎn)云異常檢測(cè)的性能。我們借助 CPMF，將點(diǎn)云轉(zhuǎn)為深度圖像，從而使得 GPT-4V 可處理點(diǎn)云異常檢測(cè)任務(wù)。

我們展示了 GPT-4V 在點(diǎn)云異常檢測(cè)中的性能，包括識(shí)別袋圈中的小突起、檢測(cè)繩子上的異常以及查找工件中的異常。GPT-4V 能夠有效地識(shí)別這些異常，但在某些情況下也存在局限性，特別是在渲染質(zhì)量較低的情況下?？偟膩碚f，GPT-4V 在點(diǎn)云異常檢測(cè)中表現(xiàn)出了潛力。

邏輯異常檢測(cè)

邏輯異常檢測(cè)任務(wù)由 MVTec LOCO 數(shù)據(jù)集提出。該任務(wù)通常出現(xiàn)在裝配過程中，需要識(shí)別各個(gè)組件是否正確組合?，F(xiàn)有的邏輯異常檢測(cè)方法通常依賴于視覺全局 - 局部對(duì)應(yīng)關(guān)系，但本質(zhì)上并沒有真正理解圖像內(nèi)容。我們研究了 GPT-4V 在邏輯異常檢測(cè)中的應(yīng)用，探討了其對(duì)圖像內(nèi)容的理解能力。

我們展示了 GPT-4V 在邏輯異常檢測(cè)中的性能，包括識(shí)別復(fù)雜的邏輯規(guī)則、檢測(cè)邏輯異常并提供詳細(xì)的解釋。盡管 GPT-4V 在大多數(shù)情況下能夠準(zhǔn)確識(shí)別邏輯異常，但在某些復(fù)雜情況下存在一定的局限性，尤其是對(duì)于細(xì)節(jié)問題。不過，結(jié)合多輪對(duì)話和特定語言提示有望顯著改善 GPT-4V 在這些情況下的性能。

醫(yī)學(xué)圖像異常檢測(cè)

醫(yī)學(xué)圖像異常檢測(cè)是醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的關(guān)鍵任務(wù)，旨在識(shí)別不符合預(yù)期數(shù)據(jù)分布的異常值。我們研究了 GPT-4V 在醫(yī)學(xué)圖像異常檢測(cè)中的應(yīng)用，包括不同疾病和成像模式的醫(yī)學(xué)圖像。我們測(cè)試了 GPT-4V 的泛化能力，揭示了其在醫(yī)學(xué)圖像異常檢測(cè)中的性能和局限性。

我們展示了 GPT-4V 在醫(yī)學(xué)圖像異常檢測(cè)中的性能，包括識(shí)別不同疾病和成像模式的異常圖像。即使只提供簡(jiǎn)單的語言提示，GPT-4V 能夠有效地識(shí)別異常，并提供詳細(xì)的解釋。此外，引入更多信息，如疾病信息和專業(yè)知識(shí)，可以進(jìn)一步提高 GPT-4V 的性能。然而，GPT-4V 在某些情況下可能會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤的異常檢測(cè)，因此仍需要醫(yī)生的最終判斷。

醫(yī)學(xué)圖像異常定位

在檢測(cè)到醫(yī)學(xué)異常后，需要進(jìn)一步精確定位醫(yī)學(xué)圖像中存在的異常，例如病灶等。對(duì)醫(yī)學(xué)圖像異常的準(zhǔn)確的定位可有效幫助臨床醫(yī)生理解病理的程度和性質(zhì)。然而，在現(xiàn)實(shí)世界的醫(yī)學(xué)圖像異常定位任務(wù)中使用 GPT-4V 直接預(yù)測(cè)異常掩膜十分困難。受到 SoM 的啟發(fā)，我們希望測(cè)試 GPT-4V 模型在視覺提示下的異常定位能力。

結(jié)合 SoM，我們標(biāo)定了醫(yī)療圖像中可能存在的異常位置。在圖像中的視覺提示指導(dǎo)下，GPT-4V 傾向于學(xué)習(xí)和描述標(biāo)記周圍的區(qū)域。對(duì)于容易識(shí)別和定位的案例，GPT-4V 可以清楚地區(qū)分異常區(qū)域和背景。但在一個(gè)人工合成異常的案例中，由于感興趣區(qū)域與背景具有相似的紋理和形狀，GPT4V 的判斷出現(xiàn)了偏差。這表明該模型在對(duì)抗攻擊和復(fù)雜背景下仍需要增強(qiáng)其檢測(cè)和定位能力。

交通檢測(cè)

交通檢測(cè)是城市交通管理和自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的關(guān)鍵任務(wù)，它旨在監(jiān)測(cè)交通情況，檢測(cè)交通違規(guī)行為和危險(xiǎn)情況。我們研究了 GPT-4V 在交通檢測(cè)中的應(yīng)用，包括車輛識(shí)別、交通標(biāo)志識(shí)別和交通違規(guī)檢測(cè)。我們測(cè)試了 GPT-4V 在不同場(chǎng)景下的性能，展示了其潛力和局限性。

我們展示了 GPT-4V 在交通檢測(cè)中的性能，包括識(shí)別不同類型的車輛、檢測(cè)各種交通標(biāo)志和識(shí)別交通違規(guī)行為。GPT-4V 能夠有效地處理這些任務(wù)，尤其是在規(guī)范場(chǎng)景下。然而，在復(fù)雜交通環(huán)境中，性能可能會(huì)下降，因?yàn)樗枰斫獠⒔忉審?fù)雜的情境。

行人檢測(cè)

行人檢測(cè)是自動(dòng)駕駛、安全監(jiān)控和智能城市等領(lǐng)域的關(guān)鍵任務(wù)，它旨在識(shí)別圖像或視頻中的行人。我們研究了 GPT-4V 在行人檢測(cè)中的應(yīng)用，測(cè)試了其對(duì)行人的識(shí)別能力和性能。

我們展示了 GPT-4V 在行人檢測(cè)中的性能，包括檢測(cè)行人在不同背景下的能力。GPT-4V 通常能夠識(shí)別行人，但在復(fù)雜背景下可能會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤。與專門的行人檢測(cè)模型相比，性能可能相對(duì)較差，但它的優(yōu)勢(shì)在于它能夠提供更多的語言解釋。

時(shí)序檢測(cè)

時(shí)序檢測(cè)是一種涉及到時(shí)間序列數(shù)據(jù)的異常檢測(cè)任務(wù)，例如傳感器數(shù)據(jù)、金融時(shí)間序列等。我們研究了 GPT-4V 在時(shí)序檢測(cè)中的應(yīng)用，測(cè)試了其在分析和檢測(cè)時(shí)間序列異常方面的能力。

我們展示了 GPT-4V 在時(shí)序檢測(cè)中的性能，包括檢測(cè)傳感器數(shù)據(jù)中的異常、金融交易數(shù)據(jù)中的異常等。GPT-4V 在分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出色，能夠識(shí)別不同類型的異常情況。然而，需要注意的是，時(shí)序檢測(cè)通常需要更多的領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)，而 GPT-4V 在這些情況下可能需要結(jié)合專家的建議。

結(jié)論

GPT-4V 在工業(yè)圖像異常檢測(cè)、工業(yè)圖像異常定位、點(diǎn)云異常檢測(cè)、邏輯異常檢測(cè)、醫(yī)學(xué)圖像異常檢測(cè)、交通檢測(cè)、行人檢測(cè)和時(shí)序檢測(cè)等領(lǐng)域都展示出了出色的潛力。它能夠理解多模態(tài)數(shù)據(jù)，對(duì)圖像內(nèi)容進(jìn)行有效理解，并在很多情況下都能準(zhǔn)確檢測(cè)并解釋異常。然而，在復(fù)雜場(chǎng)景中，GPT-4V 的異常檢測(cè)能力仍然存在一定的局限性。綜合來看，GPT-4V 為通用異常檢測(cè)提供了全新的研究范式，但其實(shí)際應(yīng)用仍需要進(jìn)一步的研究和改進(jìn)。