【備忘録】異常検知の資料リンク

MVTecAD DatasetのSOTA論文とその解説を集めておきます。

**Update**
https://paperswithcode.com/sota/anomaly-detection-on-mvtec-ad のSOTAのランキングが変わりました。

EfficientAD系が優位

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/208980/9504fc67-c65e-e707-2c44-d85951c57681.png)


# 0.全体の解説

https://qiita.com/h1day/items/e65d840e557a14cf1a37

https://www.ams.giti.waseda.ac.jp/data/pdf-files/2022_IPSJ-AVM_yamanoi.pdf

https://ai-scholar.tech/articles/error-detection/pretrained_features

https://qiita.com/makotoito/items/c58ebf12f5f179950e68

https://qiita.com/bezilla/items/55ff2faf2704267eab33

https://qiita.com/shinmura0/items/6c805498c390d5b35714

@shinmura さんの記事は大変お勉強になりました。


# 1. SPADE
## 論文
Sub-Image Anomaly Detection with Deep　Pyramid Correspondences

https://arxiv.org/pdf/2005.02357v3.pdf

## 解説

https://qiita.com/h1day/items/e65d840e557a14cf1a37

https://tech.anytech.co.jp/entry/2023/03/22/100000


## コード
https://paperswithcode.com/paper/sub-image-anomaly-detection-with-deep-pyramid


# 2. Gaussian-AD
## 論文
Modeling the Distribution of Normal Data in Pre-Trained Deep Features for Anomaly Detection

https://arxiv.org/pdf/2005.14140.pdf


## 解説

https://qiita.com/makotoito/items/39bc64d30ce49a9edad8

## コード
https://paperswithcode.com/paper/modeling-the-distribution-of-normal-data-in


# 3. PaDiM
## 論文
PaDiM: a Patch Distribution Modeling Framework for Anomaly Detection and Localization [2020/11]
https://arxiv.org/pdf/2011.08785.pdf

https://figkim.com/PaDiM

## 解説
https://medium.com/axinc/padim-%E5%86%8D%E5%AD%A6%E7%BF%92%E4%B8%8D%E8%A6%81%E3%81%A7%E4%B8%8D%E8%89%AF%E5%93%81%E6%A4%9C%E7%9F%A5%E3%82%92%E8%A1%8C%E3%81%86%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB-69add653fbd3

https://qiita.com/youichi_io/items/83a230d1a9de73e63dac

https://www.softbanktech.co.jp/special/blog/dx_station/2021/0031/

https://isid-ai.jp/column/column12.html

https://ffighting.tistory.com/entry/PaDiM-%ED%95%B5%EC%8B%AC-%EB%A6%AC%EB%B7%B0

https://cumulu-s.tistory.com/45

https://www.koi.mashykom.com/anomaly_detection.html

https://www.opst.co.jp/keep_innovating_blog/201130/

https://tech.anytech.co.jp/entry/2023/03/23/100000


## コード
https://paperswithcode.com/paper/padim-a-patch-distribution-modeling-framework

# 4. PatchCore
## 論文
Towards Total Recall in Industrial Anomaly Detection
https://arxiv.org/pdf/2106.08265v1.pdf



## 解説
@umapyoi さんが解説記事を書いてくださいました。
https://qiita.com/umapyoi/items/7c3e9b42388d576057b1?fbclid=IwAR0W3ihlb3C_WQ3lmXr0dKvmUL9ZfQiOcVvK_3y2WDdv0bbtDN2sGTOGREw

https://salty-vanilla.github.io/portfolio/post/patchcore/

https://www.youtube.com/watch?v=x0Llp9wPmOM&ab_channel=EJ

https://ffighting.tistory.com/entry/PatchCore-%ED%95%B5%EC%8B%AC-%EB%A6%AC%EB%B7%B0

https://techblog.leapmind.io/blog/20220701-introduction_to_patchcore/

https://iblog.ridge-i.com/entry/2022/08/03/092739

https://zenn.dev/kwashizzz/articles/ml-anomaly-det-patchcore

https://techblog.leapmind.io/blog/20220701-introduction_to_patchcore/

https://tech.anytech.co.jp/entry/2023/03/24/100000


## コード
https://paperswithcode.com/paper/towards-total-recall-in-industrial-anomaly

### Tensorflow Implementation (Korean)

https://dacon.io/competitions/official/236224/codeshare/9852?page=1&dtype=recent

# 5. AutoEncoder-SSIM
MVTec ADの歴史的な論文。AutoEncoderの損失関数をMSEからSSIMに変更し、分類性能を改善。
## 論文
MVTec AD -- A Comprehensive Real-World Dataset for Unsupervised Anomaly Detection
https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Bergmann_MVTec_AD_--_A_Comprehensive_Real-World_Dataset_for_Unsupervised_Anomaly_CVPR_2019_paper.pdf

https://arxiv.org/pdf/1807.02011.pdf

工業用製品の異常値スコアリングに関する考察

https://confit.atlas.jp/guide/event-img/jsai2018/2A1-03/public/pdf?type=in


## 解説
https://qiita.com/shinmura0/items/ee074172ec3c818b614e

https://qiita.com/kotai2003/items/2d6ab5771fdc57c05507

https://qiita.com/jw-automation/items/aea08a5c915d0627803a

## コード
https://github.com/AdneneBoumessouer/MVTec-Anomaly-Detection

**residual map**を求めるコードです。
https://github.com/plutoyuxie/AutoEncoder-SSIM-for-unsupervised-anomaly-detection-/blob/master/test.py

# 6. Efficient-AD
Teacher-Student Modelを利用し、推論を軽量化したモデル。

https://paperswithcode.com/paper/efficientad-accurate-visual-anomaly-detection

https://leapmind.io/tech-blog/detail/20230515-introduction_to_efficientad/

## コード
https://github.com/nelson1425/EfficientAD

# 番外編　
https://www.ams.giti.waseda.ac.jp/data/pdf-files/2022_yamanoi_mt.pdf

https://ffighting.tistory.com/entry/%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D-Anomaly-Detection

## HLAC高次局所自己相関
特徴量を抽出し、異常検知を実現する流れは、研究コンセプトが同じなので、入れておきます。とにかく大津先生、すごい。

https://zenn.dev/kotaro_inoue/articles/f0cbbca962313b

https://takacity.blog.fc2.com/blog-entry-341.html

hatena 

https://d.hatena.ne.jp/keyword/%E7%95%B0%E5%B8%B8%E6%A4%9C%E7%9F%A5

https://zenn.dev/kei1978/articles/3191203ece3a74

https://zenn.dev/kotaro_inoue/articles/415e58dc474729

### MVTec with HLAC
https://qiita.com/08tarutaru/items/19a256e07adf8afb5013


## Anomalylib
Intelのanomalylibライブラリです。これを　M.INNATさんによっていKaggle Notebookで実行できるようにして頂きました。

https://www.kaggle.com/code/ipythonx/mvtec-ad-anomaly-detection-with-anomalib-library


## Deep Industrial Image Anomaly Detection: A Survey 2024

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-023-1459-z

https://github.com/M-3LAB/awesome-industrial-anomaly-detection?tab=readme-ov-file

https://www.chowagiken.co.jp/blog/padim-patchcore

https://qiita.com/shinmura0/items/6ec8b1b745176853c9c1