ReContrast：通过对比重构实现领域特定的异常检测

Jun, 2023

ReContrast：通过对比重构实现领域特定的异常检测

ReContrast: Domain-Specific Anomaly Detection via Contrastive Reconstruction

Jia Guo, Shuai Lu, Lize Jia, Weihang Zhang, Huiqi Li

TL;DR本文提出了一种名为 ReContrast 的 UAD 方法，通过特征重构和对整个网络进行优化，实现了对目标领域的训练和检测能力，实验结果表明该方法在工业缺陷检测和医学图像 UAD 任务中具有优越性。

Abstract

Most advanced unsupervised anomaly detection (UAD) methods rely on modeling feature representations of frozen encoder networks pre-trained on large-scale datasets, e.g. ImageNet. However, the features extracted f

unsupervised anomaly detection recontrast encoder networks transfer learning medical imaging

发现论文，激发创造

ToCoAD: 用于工业异常检测的两阶段对比学习

该研究论文提出了一种名为 ToCoAD 的两阶段训练策略，通过使用合成异常来训练判别网络，在第二阶段中使用该网络提供负面特征引导，通过自举对比学习来训练特征提取器，从而解决了当前无监督异常检测方法在特定异常类型上的困难，提高了对工业数据集中各种异常类型的泛化能力。大量实验表明，该训练策略的效果显著，该模型在 MVTec AD、VisA 和 BTAD 上的像素级 AUROC 分数分别达到 98.21％、98.43％和 97.70％。

Jul, 2024

医学影像非监督异常检测和定位的约束对比分布学习

提出了一种名为约束对比度分布学习（Constrained Contrastive Distribution learning）的自监督表征学习方法，用于无监督异常检测，它可以学习精细的特征表征，对于肠镜和底片筛查数据集的异常检测优于当前最先进的无监督异常检测方法。

Mar, 2021

DACAD：领域自适应对比学习多元时间序列中的异常检测

本文提出了一种结合无监督域自适应和对比表示学习的新颖多变量时序异常检测领域适应对比学习模型（DACAD），模型通过引入各种类型的合成异常来增强泛化能力，改善领域间未见异常类的一般化，提出了针对异常检测的有效中心熵分类器（CEC），有效学习源域中正常边界，广泛的实证验证结果表明 DACAD 在多个现实世界数据集上优于其他领先的时序异常检测和无监督域自适应模型，同时可以缓解有限标注数据对时序异常检测的挑战。

Apr, 2024

ReConPatch：用于工业异常检测的对比补丁表示学习

本研究提出了一种名为 ReConPatch 的方法，通过训练与预训练模型相关的线性调制来构建判别性特征，采用对比表示学习来以目标为导向地收集和分布特征，实现了无需大量输入增强即可实现强健的异常检测性能。

May, 2023

连接，而非坍塌：解释对比学习在无监督领域适应中的应用

本文针对无监督域适应问题，提出了一种基于对比度预训练的分类器学习方法，该方法可以学习到跨领域的分类特征而无需在领域间建立不变特征映射，并在基准视觉数据集上获得了验证。

Apr, 2022

增强重构的多视角对比学习用于带属性网络异常检测

本研究提出了一种基于自监督学习的框架来更准确地检测带属性网络中的异常节点，其中结合了多视图对比学习模块和属性重构模块。实验表明该模型优于当前最先进的模型。

May, 2022

无监督领域适应的对比适应网络

本文章提出了一种基于对比适应性网络 (CAN) 的无监督域自适应方法来解决类别信息不足导致的领域差异偏差问题，并证明 CAN 在两个真实场景 Office-31 和 VisDA-2017 上表现优异，具有更好的特征鉴别能力。

Jan, 2019

跨域对比学习用于无监督域自适应

该论文提出了一种在无监督领域适应的情况下，采用自我监督学习的对比方法以减少培训和测试集之间的领域差异，实现了简单而有效的领域对齐框架 CDCL，并使用伪标签进行评估，这种方法可以应用于无需数据源的情况并在图像分类方面取得了最先进的性能。

Jun, 2021

自监督对比学习与自训练在语义分割的无监督领域自适应中的应用

本文提出了一种基于对比学习和自我训练的方法，该方法可以很好地应用于不同领域的实例进行语义分割，可以将语义类别在跨域上进行对齐，从而达到更好的结果。

May, 2021

一个用于稳健异常检测的 “先恢复后分类” 的框架

通过分析故障案例，揭示了当前异常检测方法未能实现更高识别准确性的原因，并提出了一种新的 Recover-then-Discriminate (ReDi) 框架，通过自动生成的特征图和选择的提示图像来解决问题，该框架在两个挑战性异常检测数据集上实现了最新的准确性。

Jun, 2024