student-teacher feature pyramid matching for anomaly detection

Training

python Main.py -model {STPM} -loss_function {MKD} -Class {bottle}

Experiment setting

• STPM

  • Teacher : Pretrained ResNet18
  • Student : ResNet18
  • Loss : MSE (normalized Feature)

• MKD

  • Teacher : Pretrained Vgg16
  • Student : smaller Vgg16
  • Loss : MSE + Cosine Similarity

• 모델과 Loss function을 제외하곤 모두 동일한 세팅에서 진행, AUROC 계산 방식, Optimizer ,Learning rate 모두 동일하게 사용

• Metric으로는 AUROC 를 사용

실험 결과

모델에 따른 성능 비교

Loss function에 따른 성능 비교

• STPM
  • MSE (normalized)
• MKD
  • MSE + Cosine similarity

Anomaly Segmentation 결과