العودة إلى الميزة: الميزات الكلاسيكية ثلاثية الأبعاد هي (تقريبًا) كل ما تحتاجه للكشف عن الشذوذ ثلاثي الأبعاد

رغم التقدم الملحوظ في مجال اكتشاف الشذوذ وتقسيم الصور، فإن القليل من الطرق تستخدم المعلومات ثلاثية الأبعاد. نستغل مجموعة بيانات جديدة تم تقديمها حديثًا لاكتشاف الشذوذ ثلاثية الأبعاد لتقييم ما إذا كان استخدام المعلومات ثلاثية الأبعاد فرصة ضائعة أم لا. أولاً، نقدم نتيجة مفاجئة: طرق اللون فقط التقليدية تتفوق على جميع الطرق الحالية المصممة صراحة لاستغلال المعلومات ثلاثية الأبعاد. وهذا أمر غير متوقع، حيث أن حتى الفحص البسيط لمجموعة البيانات يظهر أن طرق اللون فقط غير كافية للصور التي تحتوي على تشوهات هندسية. هذا يثير السؤال: كيف يمكن لطرق اكتشاف الشذوذ استخدام المعلومات ثلاثية الأبعاد بكفاءة؟ نقوم بدراسة مجموعة من تمثيلات الشكل، بما في ذلك تلك التي تم تصميمها يدويًا وتلك المستندة إلى التعلم العميق؛ ونثبت أن الثبات الدوار يلعب الدور الرئيسي في الأداء. نكشف عن طريقة بسيطة تعتمد فقط على المعلومات ثلاثية الأبعاد وتتفوق على جميع النهج الحديثة دون استخدام التعلم العميق أو مجموعات بيانات التدريب الخارجية أو معلومات اللون. ومع ذلك، لا تستطيع الطريقة التي تعتمد فقط على المعلومات ثلاثية الأبعاد اكتشاف شذوذ اللون والملمس، لذلك نقوم بدمجها مع الخصائص القائمة على اللون، مما يؤدي إلى تفوق كبير على أفضل النتائج السابقة. حققت طريقة BTF (العودة إلى الميزة) دقة ROCAUC البكسلية بنسبة 99.3٪ ودقة PRO بنسبة 96.4٪ على مجموعة بيانات MVTec 3D-AD.