[Open DMQA Seminar] Diffusion-Based Anomaly Detection

이미지 생성 모델로 잘 알려진 Diffusion Models는 최근 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그 중 대부분의 데이터와 본질적인 특성이 다른 관측치를 찾아내는 Anomaly Detection 분야는 정상과 이상치의 차이를 식별하고 분류하는 것이 핵심이다. 최근 Diffusion Models를 통해 생성되는 다양한 샘플이 Anomaly Detection에 도움이 되는 것으로 알려지고 있다. 본 세미나에서는 Anomaly Detection 분야에서 연구되고 있는 Diffusion Models를 소개하고자 한다.
참고문헌:
[1] Wyatt, J., Leach, A., Schmon, S. M., & Willcocks, C. G. (2022). Anoddpm: Anomaly detection with denoising diffusion probabilistic models using simplex noise. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 650-656).
[2] Zhang, X., Li, N., Li, J., Dai, T., Jiang, Y., & Xia, S. T. (2023). Unsupervised surface anomaly detection with diffusion probabilistic model. In Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (pp. 6782-6791).
[3] Flaborea, A., Collorone, L., di Melendugno, G. M. D. A., D'Arrigo, S., Prenkaj, B., & Galasso, F. (2023). Multimodal Motion Conditioned Diffusion Model for Skeleton-based Video Anomaly Detection. In Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (pp. 10318-10329).