논문 이해를 위한 Source

• ysco님 블로그

Method

1. Make a memory bank of patch features
   • Memory bank:
   • 쓰는 이유: middle level of feature 들을 사용하기 위함
2. Reduce the memory bank with coreset
3. Detect anomaly with the memory bank

수식 이해

\[\phi_{i, j} = \phi_j(x_i) \in R^{c^* \times h^* \times w^*}\]

• \(\phi_{i, j}\)는 결국 Pretrained model의 정상데이터 i에 대한 j번째 layer의 feature 이다.

\[\phi_{i, j}(h, w) = \phi_j(x_i, h, w) \in R^{c^*}\]

• 좌표 정보 \((h, w)\) 를 주면 \(c^*\) 차원을 가진 vector 들을 얻을 수 있음.

\[N_{p}^{(h, w)} = \{ (a, b) | a \in [h - \lfloor p/2 \rfloor, \cdots , h + \lfloor p/2 \rfloor], b \in [w - \lfloor p/2 \rfloor, \cdots , w + \lfloor p/2 \rfloor]\} \\ \phi_{i, j}(N_{p}^{(h, w)}) = f_{agg}(\{\phi_{i, j}(a, b) | (a,b) \in N_{p}^{(h, w)} \})\]

• 즉 (h, w) 좌표 주변부 픽셀들에 대한 \(c^*\) 차원 feature vector들을 가리키는 말이다. 이때 \(f_{agg}\) 에서 Adaptive average pooling¹을 사용하여 나오는 feature 수를 제한함.
• channel에 대해서 pooling을 하는것인지, height width에 대해 pooling을 하는것인지 아직 잘 모르겠다. (channel에 대한 pooling인 듯하다)

\[P_{s, p}(\phi_{i, j}) = \{\phi_{i, j}(a, b) | (a,b) \in N_{p}^{(h, w)} | h, \, w \, mod \, s = 0, h < h^*, w < w^*, h, w, \in \mathbb{N}\}\]

• \(P_{s, p}(\phi_{i, j})\)는 여러 좌표에서의 neightbood feature vector들을 가지고 있는 하나의 patch 라고 생각하면 될 듯 하다.

\[M = \bigcup\limits_{x_i \in X_N} P_{s, p}(\phi_j(x_i))\]

• patch를 모은것이 \(M\) (메모리 뱅크)이다.