混合单类框架融合 EfficientAD 与 DDPM 检测晶圆图异常

Limon Bin Hossain 等作者提交论文，提出一种混合单类异常检测框架，将基于 patch 的 student-teacher 检测器 EfficientAD 与用于部分扩散重建的 DDPM 耦合，通过固定凸组合融合二者经百分位校准的分数，用于半导体晶圆 Bin Map 的开放集异常检测。 据该论文，框架仅用 WM-38K 混合类型数据集中的 700 片正常晶圆训练，在 18,658 片留出晶圆上评估，融合检测器 AUROC 达 0.9985，误分类数从 DDPM 的 852 和 EfficientAD 的 1,412 降至 618，所有两两差异在 p < 0.001 下显著。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。