【異常検知】最近の研究動向・2023年夏

従来の手法

• 画像の異常検知における従来の手法の問題点
• 精度、メモリリソース、推論速度がトレードオフにある
• 精度は高いが大量のメモリを必要とする etc

最近の動向

SimpleNet

• https://arxiv.org/abs/2303.15140

• 正常品についてCNNの中間層を取り出し、それにノイズを付与し異常なembeddingを生成し、正常/異常の二値分類

EfficientAD

• https://arxiv.org/abs/2303.14535

• ImageNet-pretrained-modelを軽量なモデルに蒸留

• 推論時は、ImageNet-pretrained-modelと軽量モデル・オートエンコーダの差分を取って異常値とする

SAA

• https://arxiv.org/abs/2305.10724

• 言語+画像で学習された基盤モデル
• https://qiita.com/shinmura0/items/2ebe69c1a31ae1b98de2

• 事前に製品の欠陥を伝えることができ、ある程度検出したい異常をカスタマイズできる