Jul, 2022

无监督异常定位在工业图像中的应用：一个调研

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TL;DR本文对深度学习下工业图像无监督异常定位的近期研究成果进行了综述与分析，包括各种概念、挑战、分类、基准数据集及量化性能比较，并提供了未来研究方向的预测和分析。
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发现论文，激发创造
  • 基于深度学习的图像补全进行异常检测

    通过使用一类无监督学习方法，使用深度卷积神经网络进行图像完成，以完成缺件区域的图像，并使用像素重建误差进行异常检测的方法，有效用于检测表面装饰塑料零件的显著异常，并且此方法优于其他测试方法。

    Nov, 2018

  • 深度学习在医学异常检测中的应用 — 综述

    本论文的主要目的是针对机器学习在医疗异常检测中的应用进行理论分析，提供关于流行的深度学习技术的全面的系统性回顾，比较和对比它们的架构差异和训练算法，并提供了用于解释模型决策的深度模型解释策略的综合概述。此外，指出现有深度医疗异常检测技术的主要局限性并提出未来的关键研究方向。

    Dec, 2020

  • 深度学习用于异常检测：调研

    本文针对深度学习异常检测问题进行了系统综述，将研究方法划分为不同的类别并探讨其在应用领域的适用性和效果，同时讨论了现有研究的局限性和未来研究的方向。

    Jan, 2019

  • 基于深度学习的无监督和半监督视频异常检测方法概述

    通过回顾基于深度学习的视频异常检测的最新方法，基于模型类型和检测标准进行分类，并进行了简单的研究来了解不同的方法，并提供了时空异常检测的评估标准。

    Jan, 2018

  • 弱监督目标定位与检测综述

    本文综述了弱监督物体定位和检测领域中的经典模型、深度网络特征表示法、基于纯深度学习的方法及公共数据集和标准评估指标等内容。同时也讨论了该领域的发展历程、方法类别间的关系、应用以及未来研究方向等。

    Apr, 2021

  • 图像合成作为无监督组织病理学诊断的前置任务

    本文提出了使用无监督生成式模型来进行异常检测的方法，并在数字病理学领域展示了其优势，实验证明这种方法比有监督模型更优秀。

    Apr, 2021

  • 基于自编码器的制造质量控制与无监督类别选择

    基于视觉异常检测和无监督类别选择的缺陷定位自编码器在制造业中提高缺陷检测的准确度和可靠性。

    Sep, 2023

  • 多图像视觉问答用于无监督异常检测

    通过使用语言模型以增强未监督异常检测的解释性，我们能够构建一个包含问题和答案的数据集，并提出一种新的多图像视觉问答框架来应对异常检测，其中融合了多样的特征融合策略以增强视觉知识提取。

    Apr, 2024

  • 表面缺陷检测的混合监督：从弱监督到全监督学习

    本研究提出了一种基于深度学习的表面缺陷检测方法，通过利用不同粒度的注释信息从弱标注到像素级其间不同层面进行标注，实现了注释成本的降低，同时取得了在工业质量检验几个数据集上的最优结果。

    Apr, 2021

  • 基于分割的深度学习方法用于表面缺陷检测

    本研究提出了一种基于分割的深度学习架构，用于表面异常检测和分割，在表面裂纹检测的特定领域中表现出比其他深度学习方法更好的性能，可以使用少量的样本进行训练，因此可以实际应用于工业领域。

    Mar, 2019