핵심 개념
새로운 방법론 COFT-AD를 통한 소량 샘플을 활용한 이상 감지
통계
이상 감지 모델을 훈련하기 위해 소량의 정상 샘플만 사용하는 FSAD에 대한 새로운 방법론 소개
ImageNet 사전 훈련 가중치를 사용하여 백본 네트워크 초기화
대상 도메인 데이터에 대한 대조적 훈련을 통해 사전 훈련된 가중치를 조정
목표 도메인 데이터에서의 몇 가지 정상 샘플을 위한 교차 인스턴스 양성 쌍을 포함하여 표현을 최적화
이상 감지를 위해 학습된 표현을 사용하여 밀도 기반 이상 감지 모델 구축
인용구
"We propose an unsupervised fine-tuning approach, named 'COntrastive Fine-Tuning for few-shot Anomaly Detection' (COFT-AD), to adapt pre-trained weights to downstream few-shot anomaly detection task."
"To tackle these challenges, we propose an unsupervised fine-tuning approach, named 'COntrastive Fine-Tuning for few-shot Anomaly Detection' (COFT-AD), to adapt pre-trained weights to downstream few-shot anomaly detection task."