초록
딥 사전 학습된 특징을 활용하는 최근접 이웃(kNN) 방법은 전체 이미지에 적용했을 때 매우 뛰어난 이상 탐지 성능을 보인다. 그러나 kNN 방법의 한계는 이미지 내 이상이 위치한 영역을 설명하는 세그멘테이션 맵가 부족하다는 점이다. 본 연구에서는 이상 이미지와 일정 수의 유사한 정상 이미지 간의 정렬을 기반으로 한 새로운 이상 세그멘테이션 접근법을 제안한다. 본 방법인 의미 계층적 이상 탐지(Semantic Pyramid Anomaly Detection, SPADE)는 다중 해상도 특징 피라미드를 기반으로 한 대응 관계를 활용한다. SPADE는 비지도 이상 탐지 및 위치 추정에서 최신 기술 수준의 성능을 달성하면서 거의 훈련 시간이 필요하지 않다는 점에서 효과성을 입증하였다.