연세대학교 DE LAB에서 진행한 발표 자료입니다.
학부생 수준에서 논문을 읽고 정리해보았습니다.
Anomaly Detection의 기초 세미나로,
AnoGAN, DeepSVDD, CutPaste, Future Frame Prediction for Anomaly Detection을 리뷰하였습니다.
AD Dataset 설명도 추가로 작성하였습니다.
논문: https://arxiv.org/pdf/1703.05921.pdf
논문: http://proceedings.mlr.press/v80/ruff18a/ruff18a.pdf
논문: https://arxiv.org/pdf/2104.04015.pdf
논문: https://arxiv.org/pdf/1712.09867.pdf
<PT 자료>
<정리(발표) 자료>
<참고 자료>
1. 딥러닝을 사용한 Anomaly Detection에 관한 거의 모든 것https://ffighting.tistory.com/entry/%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D-Anomaly-Detection
2. 고려대학교 연구실 자료
2-1. Introduction to Anomaly Detection (DMQA Lab)
http://dmqm.korea.ac.kr/activity/seminar/339
2-2. Deep Semi-Supervised Anomaly Detection (DSBA Lab)
http://dsba.korea.ac.kr/seminar/?mod=document&uid=1327
3. [논문미식회] CV303: Future Frame Prediction for Anomaly Detection – A New Baseline
https://www.youtube.com/watch?v=HdRemv7qcJ8&t=559s