May, 2022

无监督异常检测和定位的自监督遮掩

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TL;DR这篇论文提出了一种名为 “自监督遮盖” 的无监督异常检测和定位方法，通过随机遮盖和恢复来扩展基于重建的异常检测架构，并引入了渐进式遮盖细化方法来进一步提高检测和定位效率和效果。
anomaly detectionlocalizationself-supervised learningmaskingprogressive mask refinement
发现论文，激发创造
  • 自监督遮掩卷积变换块用于异常检测

    利用自监督掩码卷积变换块的方法实现异常检测任务，该方法在神经网络中实现了重建功能，对电视监控、医学图像等多个任务领域都有较好的性能表现。

    Sep, 2022

  • 医疗影像无监督异常检测的遮蔽自编码器

    本论文提出了一种使用模板自编码器模型和伪异常模块来训练医学图像中的异常检测的方法，并成功在 BRATS2020 和 LUNA16 等数据集上进行实验。

    Jul, 2023

  • 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

  • 自导向掩蔽自编码器用于领域无关的自我监督学习

    Self-guided Masked Autoencoders (SMA) is a fully domain-agnostic masked modeling method for self-supervised learning, achieving state-of-the-art performance without domain-specific knowledge.

    Feb, 2024

  • 自监督学习的自适应记忆网络用于无监督异常检测

    本研究提出了一种名为 AMSL 的新方法，通过自身监督学习模块和适应性记忆融合模块，增强了无监督异常检测的泛化能力，并且在四个公共基准测试集上取得了显著的性能改进。

    Jan, 2022

  • 有限数据注释的自监督 RCNN 用于医学图像分割

    本文提出一种基于自监督预训练的医学图像分析深度学习训练策略，通过将不同扭曲应用于图像的随机区域，预测扭曲的类型和信息的损失，并使用改进的 Mask-RCNN 体系结构定位扭曲位置和恢复原始图像像素，将该方法用于分割任务，能够提高 Dice 分数 20%。

    Jul, 2022

  • 自监督式脑部 CT 扫描中的异常外检测

    本文提出一种新的自监督学习技术来解决医学影像数据标注不足、数据不平衡等问题，在临床脑 CT 扫描的实验中，该方法取得了很好的效果。

    Nov, 2020

  • AnoSeg: 自监督学习异常分割网络

    本文提出了一种新型的异常分割网络（AnoSeg），能够使用自监督学习直接生成准确的异常图，并通过像素精度和对抗损失以及坐标通道拼接等三种新技术保证异常分割的高精度性能。我们的实验表明，该方法优于目前 MVTec AD 数据集上的现有异常检测和异常分割方法，通过 IoU 指标也证明了其在异常分割方面的优越性。

    Oct, 2021

  • 提升表面异常检测的切除与恢复：基于注意力的单一确定性掩码

    表面检查中的异常检测是制造业中一项重要且具有挑战性的任务，我们提出了一种名为 Excision and Recovery（EAR）的新型重建方法，通过单一确定性掩模来屏蔽潜在的疑似缺陷区域，用于异常检测。通过实验证明，EAR 模型在异常检测性能和吞吐量方面均优于现有方法。

    Oct, 2023

  • 人机合作：自监督样本挖掘的目标检测

    该论文提出了一种基于自监督样本挖掘（SSM）过程的主动学习（AL）框架，针对目标检测中的真实挑战，通过自动发现和伪标记可靠的区域提案来增强目标检测器，逐步将未标注或部分标注的数据纳入模型学习中，同时最大限度地减少用户的注释工作。对两个公共基准的广泛实验清楚地表明，该框架可以实现与最先进方法可比较的性能，并显著减少注释次数。

    Mar, 2018