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Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Real 3D-AD

아카이브 평가 19건 · 마지막 적재/변경

평가 기록

과거 수집 기록이며 최신 순위가 아닙니다. 데이터셋 버전·split·실험 조건과 지표 방향이 검증되지 않은 결과는 직접 비교할 수 없습니다. 날짜는 논문 날짜이며 최신 평가일을 뜻하지 않습니다.

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원본 기록 순서 · 순위 미부여
모델원본 지표·값논문구현
DUS-Net
Object AUROC
0.795
Point AUROC
0.847
Mean Performance of P. and O.
0.821
Taming Anomalies with Down-Up Sampling Networks: Group Center Preserving Reconstruction for 3D Anomaly Detection
2025-07-05
연결 없음
MC4AD
Object AUROC
0.786
Point AUROC
0.837
Mean Performance of P. and O.
0.8115
Examining the Source of Defects from a Mechanical Perspective for 3D Anomaly Detection
2025-05-09
코드 1
ISMP
Object AUROC
0.757
Point AUROC
0.836
Mean Performance of P. and O.
0.7965
Look Inside for More: Internal Spatial Modality Perception for 3D Anomaly Detection
2024-12-18
코드 1
MC3D-AD
Object AUROC
0.782
Point AUROC
0.768
Mean Performance of P. and O.
0.775
MC3D-AD: A Unified Geometry-aware Reconstruction Model for Multi-category 3D Anomaly Detection
2025-05-04
연결 없음
PASDF
Object AUROC
0.802
Point AUROC
0.745
Mean Performance of P. and O.
0.7735
Bridging 3D Anomaly Localization and Repair via High-Quality Continuous Geometric Representation
2025-05-30
연결 없음
PO3AD
Object AUROC
0.765
Mean Performance of P. and O.
0.765
PO3AD: Predicting Point Offsets toward Better 3D Point Cloud Anomaly Detection
2024-12-17
연결 없음
Group3AD
Object AUROC
0.751
Point AUROC
0.735
Mean Performance of P. and O.
0.743
Towards High-resolution 3D Anomaly Detection via Group-Level Feature Contrastive Learning
2024-08-08
연결 없음
PointAD
Object AUROC
0.759
Point AUROC
0.716
Mean Performance of P. and O.
0.7375
PointAD: Comprehending 3D Anomalies from Points and Pixels for Zero-shot 3D Anomaly Detection
2024-10-01
코드 1
IMRNet
Object AUROC
0.725
Mean Performance of P. and O.
0.725
Towards Scalable 3D Anomaly Detection and Localization: A Benchmark via 3D Anomaly Synthesis and A Self-Supervised Learning Network
2023-11-25
코드 1
GLFM
Object AUROC
0.532
Point AUROC
0.898
Mean Performance of P. and O.
0.715
Boosting Global-Local Feature Matching via Anomaly Synthesis for Multi-Class Point Cloud Anomaly Detection
2025-02-21
코드 1
Reg3D-AD
Object AUROC
0.704
Point AUROC
0.700
Mean Performance of P. and O.
0.702
Real3D-AD: A Dataset of Point Cloud Anomaly Detection
2023-09-23
코드 1
PatchCore (FPFH+Raw)
Object AUROC
0.682
Point AUROC
0.692
Mean Performance of P. and O.
0.687
Towards Total Recall in Industrial Anomaly Detection
2021-06-15
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18
BTF (Raw)
Object AUROC
0.635
Point AUROC
0.722
Mean Performance of P. and O.
0.6785
Back to the Feature: Classical 3D Features are (Almost) All You Need for 3D Anomaly Detection
2022-03-10
코드 1
R3D-AD
Object AUROC
0.734
Point AUROC
0.592
Mean Performance of P. and O.
0.663
R3D-AD: Reconstruction via Diffusion for 3D Anomaly Detection
2024-07-15
코드 1
PatchCore (PointMAE)
Object AUROC
0.594
Point AUROC
0.634
Mean Performance of P. and O.
0.614
Towards Total Recall in Industrial Anomaly Detection
2021-06-15
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18
M3DM (PointMAE)
Object AUROC
0.552
Point AUROC
0.637
Mean Performance of P. and O.
0.5945
Multimodal Industrial Anomaly Detection via Hybrid Fusion
2023-03-01
코드 1
PatchCore (FPFH)
Object AUROC
0.593
Point AUROC
0.592
Mean Performance of P. and O.
0.5925
Towards Total Recall in Industrial Anomaly Detection
2021-06-15
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18
M3DM (PointBERT)
Object AUROC
0.538
Point AUROC
0.636
Mean Performance of P. and O.
0.587
Multimodal Industrial Anomaly Detection via Hybrid Fusion
2023-03-01
코드 1
BTF (FPFH)
Object AUROC
0.603
Point AUROC
0.566
Mean Performance of P. and O.
0.5845
Back to the Feature: Classical 3D Features are (Almost) All You Need for 3D Anomaly Detection
2022-03-10
코드 1