إضافة ديناميكية للضوضاء في نموذج التفتيت للكشف عن الشذوذ

لقد أثبتت نماذج الانتشار تطبيقات قيمة في كشف الشذوذ من خلال التقاط توزيع البيانات الاعتيادية وتحديد الشذوذ عبر إعادة البناء. وعلى الرغم من مزاياها، تواجه صعوبات في تحديد موقع الشذوذات ذات الأحجام المختلفة، خاصة الشذوذات الكبيرة مثل المكونات المفقودة بالكامل. ولحل هذه المشكلة، نقدّم إطارًا جديدًا يعزز قدرة نماذج الانتشار من خلال توسيع منهجية التكييف الضمني المقدمة سابقًا من قبل مينغ وآخرون (2022) بثلاث طرق جوهرية. أولاً، ندمج حسابًا ديناميكيًا لحجم الخطوة، مما يسمح بتطبيق عدد متغير من خطوات التلوث في العملية التقدمية، وتوجيهها بناءً على تنبؤ أولي بالشذوذ. ثانيًا، نُظهر أن عملية إزالة الضوضاء من مدخل مُعدّل الحجم فقط، دون إضافة أي ضوضاء، تتفوق على عملية إزالة الضوضاء التقليدية. ثالثًا، نُشَرِّع الصور في فضاء خفي لاستبعاد التفاصيل الدقيقة التي تعيق إعادة بناء المكونات الكبيرة المفقودة. علاوةً على ذلك، نقترح آلية لتحسين النموذج (fine-tuning) تُسهّل على النموذج فهم الدقة الخاصة بمجال الهدف بشكل فعّال. وقد خضعت طريقةنا لاختبارات صارمة على مجموعات بيانات كشف الشذوذ البارزة VisA وBTAD وMVTec، حيث أظهرت أداءً قويًا. وبشكل مهم، يُظهر إطارنا القدرة على تحديد موقع الشذوذ بغض النظر عن حجمه، مما يُمثّل تقدمًا جوهريًا في كشف الشذوذ القائم على نماذج الانتشار.