TransFusion -- نموذج التفتيت القائم على الشفافية لاكتشاف الأخطاء غير الطبيعية

اكتشاف الشذوذ السطحي هو مكون أساسي في فحص الصناعات. تلتزم الأساليب التمييزية الحالية بعمارة ذات مرحلتين تتكون من شبكة إعادة بناء تليها شبكة تمييز تعتمد على ناتج الإعادة. غالبًا ما تنتج الشبكات المستخدمة لإعادة البناء إعادة بناء ضعيفة إما لا تزال تحتوي على شذوذ أو تنقصها التفاصيل في المناطق الخالية من الشذوذ. تعتبر الأساليب التمييزية قوية ضد بعض فشل شبكات إعادة البناء، مما يشير إلى أن شبكة التمييز تتعلم إشارة مظهر طبيعي قوية يفوتها شبكات إعادة البناء. نعيد صياغة عمارة المرحلتين إلى عملية متكررة ذات مرحلة واحدة تسمح بالتبادل المعلومات بين الإعادة والتوضيح. نقترح عملية انتشار جديدة تعتمد على الشفافية حيث يتم زيادة شفافية المناطق الشاذة تدريجيًا، مما يؤدي إلى استعادة مظهرها الطبيعي بدقة مع الحفاظ على مظهر المناطق الخالية من الشذوذ باستخدام مؤشرات التوضيح من الخطوات السابقة. نقوم بتنفيذ العملية المقترحة كـ TRANSparency DifFUSION (TransFusion)، وهي طريقة جديدة للتمييز بين الشذوذ تحقق أداءً رائدًا في كل من مجموعتي البيانات VisA و MVTec AD، بمعدل AUROC الصوري 98.5٪ و 99.2٪ على التوالي. الرمز البرمجي: https://github.com/MaticFuc/ECCV_TransFusion