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Contents Introduction 해당 논문은 CVPR'22에서 발표된 논문으로 Reverse Distillation을 통한 이상 탐지 모델을 제안하고 있다. 이때 Distillation은 Knowledge Distillation에서 나온 개념으로, 사전 학습된 모델을 바탕으로 Teacher와 Student를 구성하고 이를 이용해 이상 탐지를 하는 방식이다. 기존 Distillation 모델의 경우 Teacher Encoder와 Student Encoder를 구성해 Teacher의 출력값과 Student의 출력값을 비교하여 모델을 재학습 한다. 학습 단계에서 Student 모델은 정상 데이터만을 바탕으로 학습하는데, 정상 데이터만 학습하게 되면 Student는 정상 데이터를 잘 분류할 수 있는 구별..

본 논문은 NIPS'22 에서 발표된 논문이며, 이름에서도 알 수 있듯, Perturbation을 통해 Anomaly Detection을 수행하는 PLAD (Perturbation Learning Anomaly Detection) 기법을 제안한다. 여기서 Perturbation은 아주 작은 노이즈를 의미하며, 정상(Normal) 데이터에 작은 노이즈를 집어 넣어 성능을 개선한다는 내용이다. 이때 정상 데이터에 너무 심한 노이즈를 집어넣을 경우 오히려 성능이 저하될 수 있기 때문에 Perturbator를 제대로 구축하는 것이 핵심이며, 이 논문에서는 어떤 방식으로 수행하였는지 알아보자. $\mathbb{X} = {x_1, x_2, \cdots, x_n}$를 학습 데이터라고 표현하면, 학습 데이터로 $f(x..