Core Concepts
연속적인 특징 공간을 활용하여 정상 특징을 효과적으로 표현하고 이상을 감지하는 GRAD 방법 소개
Abstract
최근 이상 감지 기술의 발전과 한계
GRAD 방법의 소개 및 이상 감지를 위한 연속적인 특징 공간 활용
지역 및 전역 정상 특징을 효과적으로 표현하고 퓨징하는 방법
실험 결과를 통해 GRAD의 우수성 및 성능 검증
MVTec AD 데이터셋을 활용한 평가 결과
Stats
GRAD는 이상 감지 성능을 향상시키며, 이전 최첨단 기법과 비교하여 65.0%의 오류 감소를 달성했습니다.
GRAD는 MVTec AD 데이터셋에서 이전 최첨단 방법을 크게 능가하는 성능을 보여줍니다.
Quotes
"GRAD는 연속적인 특징 공간을 활용하여 이상을 효과적으로 감지합니다."
"연속적인 특징 공간을 활용한 GRAD는 이전 방법들의 한계를 극복합니다."