재구성에서 판별로
정상 부분은 잘 복원하고 이상 부분은 잘 복원하지 못하게 하는 접근에서는 결과를 위치 지도로 바꾸는 후처리가 필요할 수 있다. DRAEM은 이 문제를 정상과 이상을 나누는 판별 문제로 함께 다룬다.
입력과 복원 결과의 결합
이상이 포함된 영상과 이상이 없는 형태로 재구성한 영상의 공동 표현을 학습한다. 동시에 정상 예시와 이상 예시 사이의 결정 경계를 학습해 영상 안에서 이상이 나타난 위치를 직접 추정한다.
모의 이상을 이용한 학습
실제 결함만을 모으는 대신 일반적인 이상 모의 생성으로 학습할 수 있도록 설계했다. 원 연구는 MVTec 이상 탐지 자료와 DAGM 표면 결함 자료에서 탐지와 위치 추정 성능을 평가했다.