한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference)

한국컴퓨터정보학회 (Korean Society of Computer Information)
권호 표지

Self-Attention 딥러닝 모델 기반 산업 제품의 이상 영역 분할 성능 분석

Performance Analysis of Anomaly Area Segmentation in Industrial Products Based on Self-Attention Deep Learning Model

  • 박창준 (한국교통대학교 교통.에너지융합학과) ;
  • 김남중 (한국교통대학교 소프트웨어학과) ;
  • 박준휘 (한국교통대학교 AI.로봇공학과) ;
  • 이재현 (한국교통대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 곽정환 (한국교통대학교 소프트웨어학과)
  • Changjoon Park (Dept. of IT.Energy Convergence, Korea National University of Transportation) ;
  • Namjung Kim (Dept. of Software, Korea National University of Transportation) ;
  • Junhwi Park (Dept. of AI.Robotics Engineering, Korea National University of Transportation) ;
  • Jaehyun Lee (Dept. of Computer Engineering, Korea National University of Transportation) ;
  • Jeonghwan Gwak (Dept. of Software, Korea National University of Transportation)
  • 발행 : 2024.01.17
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초록

본 논문에서는 Self-Attention 기반 딥러닝 기법인 Dense Prediction Transformer(DPT) 모델을 MVTec Anomaly Detection(MVTec AD) 데이터셋에 적용하여 실제 산업 제품 이미지 내 이상 부분을 분할하는 연구를 진행하였다. DPT 모델의 적용을 통해 기존 Convolutional Neural Network(CNN) 기반 이상 탐지기법의 한계점인 지역적 Feature 추출 및 고정된 수용영역으로 인한 문제를 개선하였으며, 실제 산업 제품 데이터에서의 이상 분할 시 기존 주력 기법인 U-Net의 구조를 적용한 최고 성능의 모델보다 1.14%만큼의 성능 향상을 보임에 따라 Self-Attention 기반 딥러닝 기법의 적용이 산업 제품 이상 분할에 효과적임을 입증하였다.

키워드

과제정보

This work was supported by the Institute of Information & Communications Technology Planning & Evaluation (IITP) grant funded by the Korean government (MSIT) (No. 2014-3-00077).

참고문헌

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  2. O. Ronneberger, P. Fischer and T. Brox, "U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation," Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention - MICCAI 2015, Vol. 9351, pp. 234-241, November 2015.
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  4. A. Dosovitskiy, L. Beyer, A. Kolesnikov, D. Weissenborn, X. Zhai, T. Unterthiner, M. Dehghani, M. Minderer, G. Heigold, S. Gelly, J. Uszkoreit and N. Houlsby, "An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale," International Conference on Learning Representations ICLR 2021, January 2021.
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