연구진은 기존 재구성 기반 방법의 '이상 패턴 누수' 문제를 해결하기 위해 비선형 재구성 손실(Non-linear Reconstruction Loss)을 제안했어요. 이 손실 함수는 시그모이드 함수를 적용해 이상 패턴의 영향력을 줄이고, 정상 패턴에 대한 민감도를 유지해요. 통계적 교정 방식을 통해 데이터 기반으로 억제 강도를 조절하며, MVTec-AD 데이터셋에서 99.0%의 Image-AUROC를 달성했어요.
기존 방식의 단점을 보완하기 위해 고강도 특징을 억제하는 시그모이드 기반의 squashing 함수를 적용했어요. 이를 통해 이상 패턴이 최적화 과정에 지배하는 것을 막고, 정상 패턴에 대한 민감도를 유지해요. GitHub에서 구현체를 확인할 수 있어요.
MVTec-AD 데이터셋에서 99.0% Image-AUROC, 97.3% Pixel-AUROC를 달성하며 기존 방식보다 우수한 성능을 보여줘요.