정상 특징의 예측
가벼운 교사 특징 추출기가 만든 정상 영상의 특징을 학생 신경망이 예측하도록 학습한다. 검사할 때 학생이 이상 특징을 제대로 예측하지 못하는 차이를 탐지에 이용한다.
모방 범위를 제한하는 학습
학생이 정상 영상의 범위를 넘어 교사를 그대로 모방하는 것을 막는 학습 손실을 제안했다. 이 제약을 이용해 교사 학생 모형의 계산 부담을 줄이면서 이상 특징을 구별하도록 설계했다.
전체 조합의 이상
국소 부분 각각은 정상이어도 그 조합이 잘못된 경우가 있다. 전체 영상을 분석하는 오토인코더를 결합해 이러한 논리적 이상을 다룬다. 원 연구는 세 산업 이상 탐지 자료 모음에 속한 32개 자료에서 탐지와 위치 추정을 평가했다.
관련 문서
STFPM / 역방향 증류 이상 탐지 / 오토인코더 / 이상 탐지 / 컴퓨터 비전 / PatchCore