본 논문은 다양한 스타일과 풍부한 특징을 가진 샘플을 포함하는 특징이 풍부한 이상 탐지 데이터셋(FRADs)에서 기존 산업 이상 탐지 방법의 어려움을 해결하기 위해 MiniMaxAD라는 효율적인 오토인코더를 제안합니다. MiniMaxAD는 정상 이미지에서 방대한 정보를 효율적으로 압축하고 기억하도록 설계되었으며, 특징 다양성을 향상시키는 기술과 큰 커널 합성곱을 사용하여 효율적이고 압축된 특징 임베딩을 생성합니다. 또한, FRADs에 맞춰 설계된 적응형 수축 하드 마이닝 손실(ADCLoss)을 도입합니다. 다양한 벤치마크에서 최첨단 성능을 달성하였으며, 코드는 공개되어 있습니다.
