一种分层转换 - 判别生成模型用于少样本异常检测

Apr, 2021

一种分层转换 - 判别生成模型用于少样本异常检测

A Hierarchical Transformation-Discriminating Generative Model for Few Shot Anomaly Detection

Shelly Sheynin, Sagie Benaim, Lior Wolf

TL;DR本文提出了一种基于层次结构生成模型、图像变换和基于尺度的补丁鉴别器的异常检测方法，该方法可以通过极少量的样本（few-shot）训练来鲁棒地检测出图像中的异常样本，实验表明该方法在多个数据集上的表现优于近期的基线方法。

Abstract

anomaly detection, the task of identifying unusual samples in data, often relies on a large set of training samples. In this work, we consider the setting of few-shot anomaly detection in images, where only a few

anomaly detection few-shot learning generative model image transformations patch-based votes

发现论文，激发创造

多假设预测的异常检测

本文提出了一种使用多假设自编码器来更高效地学习前景数据分布的异常检测框架，同时使用辨别器来批判模型，并在多个假设之间强制多样性，在 CIFAR-10 上取得了 3.9％的提高，并将基线模型的误差从 6.8％降低到 1.5％。

Oct, 2018

异常扩散：基于扩散模型的少样本异常图像生成

提出了一种基于扩散的少样本异常生成模型，利用大规模数据集中学习到的潜在扩散模型的强优先信息，增强生成的真实性，并通过创新的自适应注意力重新加权机制提高生成异常图像和异常遮罩之间的对齐，实现了准确匹配的异常图像 - 遮罩对，从而显著提高异常检测任务的性能。

Dec, 2023

利用几何变换的深度异常检测

针对图像异常检测问题，提出了使用多分类模型进行训练，鉴别几十种几何变换特征以有效识别异常图像的新算法，并进行了大量实验证明了其超越现有方法的优势。

May, 2018

多尺度记忆比较在零 / 少样本异常检测中的应用

提出了一个简单而强大的多尺度记忆对比框架用于零 / 少样本异常检测，在 Visual Anomaly and Novelty Detection (VAND) 竞赛中取得了零样本组第四名和少样本组第二名的显著成果。

Aug, 2023

可解释的偏差网络深度少样本异常检测

本篇论文提出了一种少样本异常检测框架，通过弱监督学习方式训练检测模型，维护了良好的正常性表示和异常性表示，同时兼顾了 sample-efficient 考虑，实现了对少量标注样本的训练，并在 9 个实际图像异常检测基准测试中表现显著好于同类方法。

Aug, 2021

基于零样本离群生成和分层特征提取的异常检测

本文提出了一种可以通过生成异常样本来解决少数异常样本数据不均衡的方法，利用自编码器和变分自编码器的双层分层潜空间表示来将合法数据的特征描述符深度提取为更强的表示，再利用这些生成器合成未见过的负样本，训练二元分类器以获得鲁棒的且无需实际异常样本训练的异常检测性能，该方法在多个异常检测基准测试中表现优异。

Oct, 2020

用于图像异常定位的掩蔽变形器

基于 Vision Transformer 架构和 Patch 掩蔽技术的图像异常检测方法，将输入图像分成多个分辨率的 Patch，在忽略异常信息的同时对周围数据进行重建，相较传统方法性能更好，MVTec 和 head CT 等数据集上实现了良好的结果。

Oct, 2022

工业场景中的异常多分类：将 Few-shot Learning 转移到新任务中

本文提出了一个名为异常多分类的新颖而有价值的研究任务，并介绍了一种结合了 RelationNet 和 PatchCore 的基线模型，以及一种数据生成方法和对比学习，旨在在工业场景中实现将 few-shot learning 转化的性能改进。在 MvTec AD 和 MvTec3D AD 上的实验证明了我们方法在这个新任务中表现出优越的性能。

Jun, 2024

小样本弱监督网络安全异常检测

本文提出了一个增强后的少样本弱监督深度学习异常检测框架，结合了数据增强、表示学习和序回归方法，并在三个基准数据集上进行了评估和展示其性能。

Apr, 2023

Few-shot 场景自适应异常检测

利用元学习方法解决异常检测在视频中的问题，通过仅使用少量帧数的数据来检测以前未见过的场景中的异常行为，可以用于实时应用中，具有很大的潜力。

Jul, 2020