PFADSeg는 시각적 이상 감지 문제를 해결하기 위해 고안된 새로운 모델입니다. 이 모델은 사전 학습된 교사 네트워크, 다중 스케일 특징 융합을 통한 노이즈 제거 학생 네트워크, 그리고 지도된 이상 분할 네트워크를 통합한 통합 프레임워크를 사용합니다. 독특한 교사-인코더 및 학생-디코더 노이즈 제거 모드를 채택하여 학생 네트워크가 교사 네트워크의 특징으로부터 학습하는 능력을 향상시킵니다. 또한, 적응형 특징 융합 메커니즘을 도입하여 자율적으로 이상 마스크를 합성하는 자기 지도 분할 네트워크를 훈련시킵니다. MVTec AD 데이터셋에 대한 광범위한 평가를 통해 PFADSeg는 이미지 수준 AUC 98.9%, 픽셀 수준 평균 정밀도 76.4%, 인스턴스 수준 평균 정밀도 78.7%를 달성하며 뛰어난 성능을 보였습니다.
