كشف الانحرافات باستخدام نماذج التمايز التلقائي المشروطة

واجهت الطرق التقليدية القائمة على إعادة البناء صعوبات في تحقيق أداء تنافسي في كشف الشذوذ. في هذه الورقة، نقدم طريقة "كشف الشذوذ بالتفكيك التفريقي" (DDAD)، وهي عملية تفكيك مبتكرة لإعادة بناء الصور مع الاعتماد على صورة هدفية. وضمانًا لإعادة بناء متماسكة تشبه الصورة الهدف بشكل وثيق. يستخدم إطار عمل كشف الشذوذ لدينا آلية التوجيه، حيث تُوضع الصورة الهدفية كمدخل لتسهيل عملية التفكيك، مما يؤدي إلى إعادة بناء خالية من العيوب مع الحفاظ على الأنماط القياسية. ثم يتم تحديد مواقع الشذوذ من خلال مقارنة نقطية ومحورية بين الصورة المدخلة والصورة المعاد بناؤها. وأخيرًا، لتعزيز فعالية المقارنة المحورية، نقدم طريقة تكييف مجالية تستخدم أمثلة مولدة شبه متطابقة من عملية التفكيك الموجهة لضبط مُستخرج الميزات المُدرّب مسبقًا. وقد أثبتت نتائج DDAD صحتها على مجموعة متنوعة من المجموعات البيانات، بما في ذلك معايير MVTec وVisA، حيث حققت نتائج متفوقة على مستوى المجالات، بتحقيق معدلات AUROC على مستوى الصورة تبلغ 99.8% و98.9% على التوالي.