[참고] DCASE2020 Task2 #3 - 경연 상위 팀 연구 내용 정리
DCASE2020 Task2 경연에서 1위, 3위에 위치한 팀의 연구 내용을 간단하게 정리하였다.
1. 1위 팀
1) 연구 제목: UNSUPERVISED ANOMALOUS SOUND DETECTION USING SELF-SUPERVISED CLASSIFICATION AND GROUP MASKED AUTOENCODER FOR DENSITY ESTIMATION
2) 연구 보고서
3) 연구 주요 내용
- 밀도 평가(denstiy estimation)에 기반한 이상 탐지기인 GMADE(Group Masked Autoencoder for Density Estimation)와 자기 지도 분류(Self-supervised classification) 기반의 이상 탐지기의 앙상블을 이용
2. 3위 팀
1) 연구 제목: REFRAMING UNSUPERVISED MACHINE CONDITION MONITORING AS A SUPERVISED CLASSIFICATION TASK WITH OUTLIER-EXPOSED CLASSIFIERS
2) 연구 보고서
3) 연구 주요 내용
- Outlier-exposed classifier 개념 –> 아래 그림에서 Outlier 데이터(예를 들면 다른 장비의 정상 데이터)를 대상 장비의 비정상 데이터로 간주하여 학습을 수행한다면 비지도 학습이 아닌 지도 학습이 됨
- Outlier에 해당하는 데이터를 구하는 것은 비정상 데이터를 구하는 것에 비해 용이함
