본 논문은 비지도 이상 탐지를 위한 새로운 방법인 마스크 확산 사후 샘플링(MDPS)을 제안한다. MDPS는 다음과 같은 핵심 내용을 포함한다:
마스크 노이즈 관측 모델: 테스트 이미지를 정상 이미지와 노이즈의 마스크된 조합으로 모델링하여 정상 영역의 복원 품질을 향상시킨다.
정상 이미지 사후 샘플링: 베이지안 프레임워크에서 관측 모델과 확산 모델 기반 사전 분포를 이용하여 정상 이미지의 사후 분포를 샘플링한다.
이상 점수 계산: 픽셀 수준과 지각 수준의 차이 지표를 결합하여 테스트 이미지와 다수의 복원 정상 이미지 간 차이를 계산하고 평균하여 이상 점수를 얻는다.
실험 결과, MDPS는 MVTec과 BTAD 데이터셋에서 기존 방법 대비 우수한 정상 이미지 복원 품질과 이상 탐지 및 위치 파악 성능을 보였다.
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