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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.5
- 수록면
- 104 - 107 (4page)
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오토인코더 딥러닝 모델은 이상 데이터도 정상 데이터로 복원하는 능력이 우수하여 이상탐지에 적절하지 못한 경우가 발생한다. 그리고 데이터의 일부를 가린(마스킹) 후 가린 데이터를 복원하는 방식인 Inpainting 방식은 잡음이 많은 이미지에 대해서는 복원능력이 떨어지는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 MLP-Mixer 모델을 수정·개선하여 이미지를 일정 비율로 마스킹하고 마스킹된 이미지의 압축된 정보를 모델에 전달해 이미지를 재구성하는 방식을 사용하였다. MVTec AD 데이터 셋의 정상 데이터로 학습한 모델을 구축한 뒤, 정상과 이상 이미지를 각각 입력하여 재구성 오류를 구하고 이를 통해 이상탐지를 수행하였다. 성능 평가 겨로가 제안된 방식이 기존의 방식에 비해 이상탐지 성능이 우수한 것으로 나타났다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. Inpainting을 이용한 이상탐지
Ⅲ. 성능 평가
Ⅳ. 결론
References
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