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핵심 요약
복잡한 멀티모달 모델이나 추가 학습 없이 DINOv2의 특징 추출 능력만으로도 실시간 수준의 속도와 세계 최고 수준의 이상 탐지 성능을 달성했다.
배경
산업 현장에서는 불량 데이터를 대량으로 수집하기 어렵기 때문에 소수의 정상 이미지만으로 결함을 탐지하는 퓨샷 이상 탐지 기술이 매우 중요하다.
대상 독자
컴퓨터 비전 연구자, 스마트 팩토리 품질 관리 시스템 개발자, 이상 탐지 알고리즘 관심자
의미 / 영향
AnomalyDINO는 추가 학습이 필요 없고 추론 속도가 매우 빨라 실제 제조 공정의 실시간 품질 검사 시스템에 즉시 도입 가능하다. 멀티모달 모델의 복잡한 프롬프트 엔지니어링 없이 비전 모델만으로도 높은 정확도를 달성하여 시스템 구축 및 운영 비용을 크게 절감할 수 있다.
챕터별 상세
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AnomalyDINO 핵심 아이디어 및 기여점
기존의 퓨샷 이상 탐지 모델들은 CLIP과 같은 복잡한 멀티모달 모델에 의존하거나 별도의 파인튜닝 과정이 필요했다. AnomalyDINO는 DINOv2 백본만을 활용하여 추가 학습 없이 패치 레벨의 특징을 추출하고 최근접 이웃(Nearest Neighbor) 방식으로 이상을 탐지한다. MVTec-AD 벤치마크에서 1-shot AUROC 96.6%를 기록하며 기존 SOTA 대비 성능을 3.5%p 향상시켰다. 이 방식은 산업 현장에서 빠른 배포가 가능한 간단한 파이프라인을 제공한다.
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이상 탐지의 배경과 퓨샷 환경의 필요성
산업용 이상 탐지는 정상 데이터 분포에서 벗어나는 샘플을 결함으로 판별하는 태스크이다. 실제 공정에서는 제품 라인이 빈번하게 변경되거나 불량 샘플을 구하기 어려워 대량의 데이터를 학습시키기 힘든 제약이 존재한다. 따라서 1~16장의 소수 정상 이미지만으로 동작하는 퓨샷(Few-shot) 이상 탐지 기술이 실무적으로 매우 중요하다. 기존 연구들은 이미지 재구성(Reconstruction)이나 특징 거리 기반 방식을 사용해왔다.
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AnomalyDINO 전체 파이프라인 구조
AnomalyDINO는 전처리, 특징 추출, 이상 점수 산출의 3단계로 구성된다. 먼저 정상 참조 샘플에 제로샷 마스킹과 회전 증강을 적용하여 데이터 다양성을 확보한다. 이후 DINOv2 인코더를 통해 패치 단위의 특징 벡터를 추출하여 메모리 뱅크를 구축한다. 테스트 시에는 입력 이미지의 패치와 메모리 뱅크 내 가장 유사한 정상 패치 간의 거리를 계산하여 최종 이상 점수를 도출한다. 이 과정은 별도의 텍스트 프롬프트 없이 비전 정보만으로 수행된다.
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제로샷 마스킹을 통한 배경 노이즈 제거
산업용 이미지에서 배경 영역은 이상 탐지에 불필요한 노이즈로 작용하여 오탐지(False Positive)를 유발한다. AnomalyDINO는 DINOv2 특징 맵에 PCA(주성분 분석)를 적용하여 객체와 배경을 분리하는 제로샷 마스킹 기법을 도입했다. DINO 계열 모델의 어텐션이 객체에 집중되는 특성을 이용해 별도 학습 없이 배경 패치를 메모리 뱅크에서 제외한다. 이를 통해 메모리 뱅크의 품질을 높이고 추론 시 배경 영역의 간섭을 최소화했다.
09:51
회전 증강을 이용한 참조 데이터 확장
참조 이미지가 1장뿐인 극단적인 퓨샷 환경에서는 정상 패턴의 다양성이 부족하여 성능이 저하된다. 이를 해결하기 위해 참조 이미지를 다양한 각도로 회전시켜 메모리 뱅크의 크기를 인위적으로 확장하는 회전 증강(Rotation Augmentation)을 적용했다. 특히 나사(Screw)와 같이 회전 대칭성이 있는 객체에서 이 기법은 성능을 비약적으로 향상시킨다. 실험 결과 1-shot 환경에서 AUROC가 65.6%에서 89.2%로 크게 상승하는 효과를 확인했다.
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이상 점수 산출 및 픽셀 레벨 세그멘테이션
최종 이상 점수는 테스트 패치와 메모리 뱅크 간 거리 중 상위 1% 패치 거리의 평균값을 사용한다. 이는 단일 최대값(Max)을 사용하는 방식보다 이상치 노이즈에 강건하며 정상 패치에 의한 희석 문제를 방지한다. 픽셀 레벨의 결함 위치를 찾기 위해 14x14 크기의 스코어 맵을 원본 해상도로 업샘플링하고 가우시안 스무딩을 적용한다. 결과적으로 결함의 정확한 위치를 시각화하는 어노말리 맵(Anomaly Map)을 생성한다.
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벤치마크 성능 및 추론 속도 분석
MVTec-AD와 VisA 데이터셋에서 실험한 결과, AnomalyDINO는 모든 퓨샷 설정에서 기존 모델들을 압도했다. 특히 1-shot AUROC에서 기존 최고 기록인 93.1%를 96.6%로 경신했다. 추론 속도 면에서도 ViT-S 백본 기준 샘플당 약 16ms(60 FPS)가 소요되어 CLIP 기반 모델들보다 약 10배 이상 빠르다. 이는 고성능과 실시간성을 동시에 확보하여 실제 산업 현장 적용 가능성이 매우 높음을 시사한다.
실무 Takeaway
- DINOv2 백본을 사용하면 별도의 파인튜닝 없이도 산업용 이미지에서 강력한 패치 레벨 특징을 추출할 수 있다.
- PCA 기반의 제로샷 마스킹을 적용하여 배경 노이즈를 제거하면 오탐지(False Positive)를 획기적으로 줄일 수 있다.
- 데이터가 극도로 부족한 퓨샷 환경에서는 회전 증강을 통해 메모리 뱅크의 다양성을 확보하는 것이 성능 향상에 필수적이다.
- 상위 1% 패치 거리 평균을 점수 집계 방식으로 채택하여 노이즈와 희석 문제 사이의 균형을 잡았다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 03. 31.수집 2026. 03. 31.출처 타입 YOUTUBE
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