one-class learning (1) 썸네일형 리스트형 PaDiM: a Patch Distribution Modeling Framework for Anomaly Detection and Localization 리뷰 computer vision에서 anomaly detection은 이미지에 대한 anomaly score를 주는 것으로 구성된다. anomaly localization은 각 픽셀, 또는 각 픽셀들의 패치에 anomaly score를 할당하여 anomaly map을 출력하는 더 복잡한 태스크다. 따라서 anomaly localization은 더 정확하고 해석 가능한 결과를 생성한다. anomaly detection은 normal과 anomalous classes 사이에 binary classification이다. anomaly 예가 부족하기 때문에 이 태스크에서 full supervision으로 model을 학습하는 것은 사실상 가능하지 않다. 게다가 anomalies는 예상되지 않는 패턴을 가질 수 있다.. 이전 1 다음
