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[영상] YOLOv8 실시간 객체 탐지 실습

Day 4: 이상 탐지 (비지도 학습)

학습 목표

비지도 이상 탐지가 필요한 제조 시나리오를 설명할 수 있다 PaDiM과 PatchCore의 작동 원리와 성능·속도 트레이드오프를 비교할 수 있다 Anomalib 라이브러리로 이상 탐지 파이프라인을 구성할 수 있다 이상 스코어 임계값 설정이 FPR과 FNR에 미치는 영향을 설명할 수 있다

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핵심 포인트
  • 불량 데이터 희귀할 때 비지도 학습 — 정상 샘플만으로 이상 탐지
  • PaDiM: 패치별 가우시안 분포, PatchCore: 정상 패치 메모리뱅크
  • PaDiM은 학습 30배 빠름 (9초 vs 283초), PatchCore는 픽셀 정확도 우수
  • 임계값↓ Recall↑ FPR↑, 임계값↑ Precision↑ FNR↑ — 제조에서는 FNR 최소화