SimpleNet: 이미지 이상 탐지 및 국소화를 위한 간단한 네트워크

우리는 이상 탐지 및 위치 결정을 위한 간단하고 응용 친화적인 네트워크(이하 SimpleNet)를 제안한다. SimpleNet는 네 가지 구성 요소로 이루어져 있다. (1) 로컬 특징을 생성하는 사전 훈련된 특징 추출기, (2) 로컬 특징을 타겟 도메인에 맞게 변환하는 얕은 특징 어댑터, (3) 정상 특징에 가우시안 노이즈를 추가하여 이상 특징을 합성하는 간단한 이상 특징 생성기, (4) 이상 특징과 정상 특징을 구분하는 이진 이상 식별기이다. 추론 단계에서는 이상 특징 생성기가 제거된다. 본 방법은 세 가지 직관에 기반한다. 첫째, 사전 훈련된 특징을 타겟 중심 특징으로 변환함으로써 도메인 편향을 줄일 수 있다. 둘째, 특징 공간에서 합성 이상을 생성하는 것이 더 효과적이다. 왜냐하면 결함이 이미지 공간에서는 공통적인 특성을 거의 가지지 않을 수 있기 때문이다. 셋째, 간단한 식별기는 훨씬 효율적이고 실용적이다. 단순함에도 불구하고, SimpleNet는 정량적·정성적으로 기존 방법들을 능가한다. MVTec AD 기준에서 SimpleNet는 이상 탐지 AUROC 값으로 99.6%를 달성하며, 다음으로 우수한 성능을 보인 모델 대비 오류율을 55.5% 감소시켰다. 더불어 SimpleNet는 기존 방법보다 빠르며, 3080ti GPU에서 77 FPS의 높은 프레임 레이트를 제공한다. 또한, One-Class Novelty Detection 과제에서도 성능이 크게 향상됨을 보였다. 코드: https://github.com/DonaldRR/SimpleNet.