Tüm Modellerin Karşılaştırması
| Model | Avantajlar | Dezavantajlar | Kullanım Sonucu |
|---|---|---|---|
| CFA Coupled-hypersphere-based Feature Adaptation | – Özellikle target-oriented anomaly localization için uyarlanmış modeldir. – Feature adaptation ile farklı veri dağılımlarına iyi genelleyebilir. | – Uygulama alanı dar olabilir; kısıtlı veri senaryolarında parametre ayarı zor. – Resmi implementasyonunun yaygın olmaması nedeniyle dökümantasyon kısıtlı olabilir. | – Dar hedefli (target-oriented) iş akışlarında, lokal anomali segmentasyonunda başarılı. – Genellikle akademik ve deneysel çalışmalarda kullanılır. |
| C-Flow Real-Time Unsupervised Anomaly Detection | – Koşullu normalizing flow yapısıyla gerçek zamanlı anomali tespitine odaklı. – Piksel seviyesi lokalizasyon desteği ve hızlı inference. | – Normalizing flow eğitiminde yüksek parametre sayısı. – Büyük ölçekli veri dağılımlarını öğrenmek için daha uzun eğitim gerekebilir. | – Online / real-time senaryolarda, endüstriyel hat izleme gibi süreçlerde iyi sonuç verir. – GPU üzerinde hızlı çalışmasıyla zaman kritik uygulamalara uygun. |
| CS-Flow Fully Convolutional Cross-Scale-Flows | – Çapraz ölçek (cross-scale) yaklaşımla farklı çözünürlük düzeylerini dikkate alır. – Konvolüsyonel flow temeliyle görüntünün lokal + genel dağılımını modelleme. | – Uygulamada daha karmaşık model ve hesaplama yükü artar. – Hiperparametre ayarları deneysel çaba gerektirir. | – Farklı boyut ve ölçeklerdeki anomalileri multi-scale öğrenerek bulabilir. – Özellikle çok yönlü veri setlerinde test edilmiştir. |
| DFKDE Deep Feature Kernel Density Estimation | – Derin özelliklerin çekirdek yoğunluk tahmini (KDE) ile modellendiği yöntem. – Out-of-distribution tespiti gibi alanlarda da işe yarar. | – KDE hesaplamaları yüksek boyutlu veride yavaş olabilir. – Kernel bant genişliği gibi hassas hyperparametre ayarları gerekebilir. | – Orta ölçekli veri setlerinde anomalili / normal ayrımında iyi performans. – HPC (yüksek işlem gücü) ortamında verimli olabilir. |
| DFM Deep Feature Modeling | – Derin öz niteliklerin (deep feature) probabilistik modellemesiyle genel anomali tespiti. – OOD (out-of-distribution) ve adversarial tespit konularına da uygundur. | – Yüksek boyutlu feature uzayı için istatistiksel yaklaşım karmaşık olabilir. – Bazı veri setlerinde parametre seçimi deneysel gerektirir. | – Derin ağlarla çıkarılan feature’ları olasılık dağılımı olarak modelleme yaygın ve esnektir. – Genel anomaly detection senaryolarında istikrarlı sonuçlar verebilir. |
| DRAEM Discriminatively trained Reconstruction Embedding | – Rekonstrüksiyon (autoencoder) + diskriminasyon bileşimiyle yüksek hassasiyet. – Yüzey defektleri gibi farklı anomali tiplerine iyi genellenir. | – İki aşamalı eğitim (reconstruction + classification) daha karmaşık olabilir. – Rekonstrüksiyon tabanlı modellerde aşırı öğrenme riski. | – Özellikle yüzey anomalileri için yaygın kullanılan, yüksek doğruluk sağlayan bir yaklaşım. – Birçok MVTec AD benzeri veri setinde denenmiştir. |
| DSR Dual Subspace Re-Projection Network | – Yüzey tabanlı defektlerde subspace re-projection ile güçlü temsil. – Öğrenme süreci, normal/defect uzay ayrımına spesifik. | – Mimari karmaşık, iki alt uzay projesi gerektirir. – Hyperparametre ayarı deneysel efor ister. | – Özellikle tekstür tabanlı anomalileri yakalamada iyi neticeler. – Literatürde daha yeni bir model, destek ve topluluk sınırlı olabilir. |
| EfficientAD Accurate Visual Anomaly Detection at Millisecond Latencies | – Milisaniye düzeyinde gecikme hedefiyle tasarlanmış, hız odaklı model. – Yüksek verimlilik ve gerçek zaman odaklı uygulamalara uygun. | – Hız için bazı model karmaşıklığı kısıtlamaları olabilir. – Bazı veri setlerinde doğruluk, daha derin modellerden düşük kalabilir. | – Üretim hattı gibi çok hızlı inference gerektiren ortamlarda kullanılabilir. – Bellek + hız dengesi iyi; düşük gecikme vaat eder. |
| FastFlow 2D Normalizing Flows for Unsupervised AD | – 2D normalizing flow yapısı hızlı ve piksel seviyesi anomali segmentasyonu sağlar. – GPU üzerinde verimli çalışır, end-to-end eğitim kolaylığı. | – Normalizing flow eğitimi, fazla parametre ve dikkatli hiperparametre ayarı ister. – Veri tipine göre akış yapısını ince ayarlamak gerekebilir. | – Görüntüde hızlı anomaly heatmap üretir ve rekabetçi doğruluk sağlar. – MVTec AD gibi datasetlerde yaygınca test edilmiştir. |
| FRE A Fast Method For Anomaly Detection And Segmentation | – Hız odaklı mimarisiyle anomali tespit ve segmentasyonunu ivmelendirir. – Görece hafif model boyutu. | – Resmi implementasyonu çok yaygın değil, topluluk desteği az olabilir. – Çok karmaşık anomalilerde başarı düşebiliyor. | – Zaman kritik senaryolarda hızlı sonuç üretmek isteyen projeler için uygun. – Geniş veri çeşitlerinde test edilmesi sınırlı. |
| GANomaly Semi-Supervised Adversarial Anomaly Detection | – GAN tabanlı yaklaşım, yarı denetimli (semi-supervised) senaryolarda güçlü. – Hem rekonstrüksiyon hem adversarial loss ile öğrenme. | – GAN eğitimi dengesiz olabilir; mode collapse vb. sorunlar. – Verinin normal/anomalili sınırlı karışımı gerektirir. | – Özellikle kısıtlı labeled anomali bulunan veri setlerinde avantajlı. – Görsel defektlerde rekabetçi performans sergileyebilir. |
| PaDiM Patch Distribution Modeling | – Her patch’in çok boyutlu dağılımını (multivariate Gauss) modelleyerek tamamen unsupervised yol izler. – Bellek ve hız dengesi iyidir. | – Yüksek çözünürlükte her patch için kovaryans hesapları hesaplama yükü getirebilir. – Çeşitli hyperparametre ince ayarları gerekebilir. | – MVTec AD gibi veri setlerinde yaygın ve başarılı. – Patch temelli yaklaşımlarda orta seviye bellek kullanır. |
| PatchCore Towards Total Recall in Industrial AD | – Memory bank (örnek-temelli) yapıyla yüksek doğruluk elde eder. – Özellikle küçük datasetlerde patch similarity yaklaşımı etkilidir. | – Bellek bankası tutmak bellek ve hesaplama maliyeti yaratabilir. – Çok yüksek çözünürlükte tarama daha yavaş. | – Endüstriyel yüzey defektleri gibi alanlarda piksel-level tespit başarısı yüksek. – Yaygın ve popüler bir yöntem. |
| Reverse Distillation Anomaly Detection via Reverse Distillation | – Tek sınıf embedding mantığıyla normal veriyi öğrenir, anomaliyi sapma olarak yakalar. – Öğrenci-öğretmen distilasyonunu tersine kullanma fikri yenilikçidir. | – Uygulaması daha az yaygın (literatürde). – Uygun öğretmen modeli seçimi zorlu olabilir. | – Yüzeysel hat tespiti ve normal/defect ayrımında etkileyici sonuçlar raporlanmıştır. – Geniş çapta destek henüz sınırlı. |
| STFPM Student-Teacher Feature Pyramid Matching | – Öğrenci-öğretmen framework’üyle çok katmanlı feature farklarını analiz eder. – Farklı çözünürlükteki katmanlar, piksel-level hassasiyeti artırır. | – İki model (öğrenci-öğretmen) eğitimi daha uzun olabilir. – Bazı veri setlerinde “hangi katman en kritik?” ayarı gerekir. | – Çok ölçekli feature pyramid yaklaşımıyla lokal defektleri iyi yakalar. – MVTec AD vb. veri setlerinde iyi raporlanmış başarıya sahip. |
| SuperSimpleNet Unifying Unsupervised and Supervised Learning | – Hem denetimsiz hem denetimli öğrenmeyi birleştirerek esneklik sunar. – Mimari olarak basit ve hızlı uygulama iddiası. | – Bazı karmaşık anomaly tiplerinde, “super simple” yaklaşımı yetersiz kalabilir. – Topluluk desteği ve örnek bulmak zor olabilir. | – Denetimsiz + denetimli veriyi aynı çatı altında işleyerek karma senaryolara uygun. – Gerçek endüstriyel ortamlarda basit ve hızlı çözümler için ideal. |
| U-Flow U-shaped Normalizing Flow | – U-Net benzeri U-şekilli mimariyi normalizing flow ile birleştirir. – Anomali tespitinde derin katmanların semantik bilgisini kullanır. | – Derin mimari daha çok GPU belleği gerektirebilir. – Flow tabanlı yöntemlerde yine hassas ayar gerekebilir. | – Özellikle segmentasyon odaklı anomaly detection’da başarılı raporlar mevcut. – Mimarisi U-Net + Flow karışımı olduğu için daha esnek. |
| VLM-AD Vision-Language Model for Anomaly Detection | – Görsel + dil modellemesiyle metinsel tanımlar üzerinden anomalileri yakalayabilir. – Zero-shot veya few-shot senaryolara uyarlanması olası. | – Vision-language model yapısı daha büyük hesaplama ve veri gerektirebilir. – Uygulamada henüz çok yeni, pratik örnek az. | – Kelime betimlemelerinden anomaly detection senaryolarına ilgi çekici yeni bir yaklaşım. – Henüz yaygın test ve topluluk desteği kısıtlı. |
| WinCLIP Zero-/Few-Shot Anomaly Classification & Segmentation | – CLIP tabanlı yaklaşım, dil + görsel bilgisini kullanarak anomaliyi etiketlenmemiş biçimde yakalama. – Zero-shot / few-shot potansiyeli yüksek. | – CLIP temelli modellerde, büyük GPU belleği ve veri hazırlığı gerekebilir. – Endüstriyel hat senaryolarında dil-etiket oluşturmak karmaşık. | – Metinsel açıklama + görsel eşleştirmelerle anomali sınıflandırma yeni ufuklar açar. – Araştırma aşamasında popüler, pratikte daha sınırlı. |
En Başarılı ve Popüler 5 Model
Aşağıdaki beş model, literatürde yaygın test edilmiş, endüstriyel senaryolarda sıkça kullanılan ve yüksek doğrulukraporlanmış olanlar arasından seçilmiştir:
1. PatchCore
Avantaj: Özellikle endüstriyel yüzey hatalarında yüksek başarım. Küçük veri setlerinde patch similarity bankasıyla etkili.
Dezavantaj: Bellek bankası ve yüksek çözünürlükte hesaplama maliyeti.
2. DRAEM
Avantaj: Rekonstrüksiyon + diskriminasyon yaklaşımıyla farklı anomali tiplerine iyi genellenme. Hassas yüzey defektlerinde çok iyi performans.
Dezavantaj: Çift aşamalı eğitim (autoencoder + discriminate) karmaşık olabilir.
3. FastFlow
Avantaj: 2D Normalizing Flow tabanlı, piksel düzeyinde hızlı anomaly heatmap üretir. GPU üzerinde verimli, MVTec AD sonuçları genelde kuvvetli.
Dezavantaj: Parametre sayısı fazla, iyi hiperparametre ayarı gerektirir.
4. PaDiM
Avantaj: Patch Distribution Modeling, çok boyutlu Gauss yaklaşımıyla hafif ve etkili. MVTec AD gibi veri setlerinde yaygın kullanılır.
Dezavantaj: Patch kovaryans hesaplaması yüksek çözünürlükte yavaş olabilir.
5. PatchCore (Tekrar) veya C-Flow (Alternatif)
• PatchCore, endüstriyel yüzey defektlerinde “patch memory” ile sıkça tercih edilir.
• C-Flow da normalizing flow yapısıyla “gerçek zamanlı” senaryolara uyumludur.
(Burada C-Flow da popüler bir alternatif olabilir; ancak “PatchCore + DRAEM + FastFlow + PaDiM” gibi setler literatürde sıkça test edilir. Beşinci model tercihi uygulamanın “online/hız” veya “bellek” önceliğine göre değişebilir.)
Benzer Konular
Yirmi yılı aşkın bir süredir bilişim sektöründe hizmet veren Bursa Bilişim, web tasarım alanında da önemli bir yere sahiptir. Şirketin web tasarım hizmetleri, yenilikçilik ve kaliteyi bir araya getirerek, müşterilerine benzersiz ve etkili çözümler sunmaktadır....
Yapay Zeka ile Yazı: Yeni Nesil İçerik Üretimi Hizmetleri Teknolojinin gelişimiyle birlikte, internet ortamında kaliteli içerik üretmek artık her zamankinden daha önemli hale geldi. Bilgiye ulaşma hızımız arttıkça, arama motorlarında ön plana çıkabilmek, okuyuculara en...
DirectAdmin Lisansı ile Basit, Esnek ve Güvenli Sunucu Yönetimi Dijital varlığınızı güçlendirmek, hızlı ve güvenli bir web deneyimi sunmak için sadece iyi bir içerik stratejisine, kaliteli ürün veya hizmetlere sahip olmak yetmez. Aynı zamanda teknik...
Ziyaretçi Yorumları