초록
표면 이상 탐지는 제조 검사에서 중요한 구성 요소입니다. 현재 사용되는 차별적 방법들은 재구성 네트워크와 그 출력에 의존하는 차별적 네트워크로 구성된 두 단계 아키텍처를 따릅니다. 현재 사용되고 있는 재구성 네트워크는 종종 여전히 이상이 포함되어 있거나 이상이 없는 영역의 세부 정보가 부족한 빈약한 재구성을 생성합니다. 차별적 방법들은 일부 재구성 네트워크 실패에 대해 견고함을 보여주며, 이는 차별적 네트워크가 재구성 네트워크가 놓친 강력한 정상적인 외관 신호를 학습한다는 것을 시사합니다. 우리는 재구성과 위치 결정 사이의 정보 교환을 허용하는 단일 단계 반복 프로세스로 두 단계 아키텍처를 개편하였습니다. 또한, 이상 영역의 투명도를 점진적으로 증가시키면서 이전 단계의 위치 결정 신호를 사용하여 이상이 없는 영역의 외관을 유지하면서 정확하게 정상 외관을 복원하는 새로운 투명도 기반 확산 과정을 제안합니다. 우리는 이 제안된 프로세스를 TRANSparency DifFUSION (TransFusion)으로 구현하였으며, 이는 VisA와 MVTec AD 데이터셋에서 이미지 수준 AUROC(Area Under the Receiver Operating Characteristic curve) 98.5%와 99.2%를 각각 달성하며 최신 기술 성능을 보여주는 새로운 차별적 이상 탐지 방법입니다. 코드: https://github.com/MaticFuc/ECCV_TransFusion