Jul, 2023

基于面向工业图像分析的基于补丁自编码器的图像或潜空间异常检测

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TL;DR我们研究了基于补丁自编码器的颜色图像异常检测方法，通过比较三种基于错误、潜在空间中正常图像分布的支持估计，以及原始图像和重建图像的恢复版本之间的错误的性能，我们将这些方法与两种竞争性的最新方法在工业图像数据库 MVTecAD 上进行评估比较。
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发现论文，激发创造
  • 面板自编码器用于图像异常检测

    无先验异常检测是具有挑战性的。我们提出了一种新型的分块自编码器（Patch AE）框架，旨在增强自编码器对异常图像的重构能力而不是削弱。通过对学习到的特征表示的空间分布特征向量的相应位置进行重构，即分块重构，确保了自编码器对异常的敏感性。我们的方法简单高效，在 Mvtec AD 基准方面取得了最新的研究成果，证明了我们模型的有效性。它在实际工业应用场景中显示出巨大的潜力。

    Aug, 2023

  • 使用对抗自编码器实现图像中的稳健异常检测

    研究了一种基于自编码器的图像异常检测方法，发现传统方法在训练时存在离群点时导致异常检测性能降低的问题，使用对抗自编码器引入先验分布可以较好地克服该问题。

    Jan, 2019

  • 用于现实世界异常分类的潜在空间群集调节

    自动驾驶领域的异常是自动驾驶车辆大规模部署的主要障碍。本研究聚焦于包含各种类型和尺寸的异常的城市场景的高分辨率摄像头数据。基于变分自动编码器，我们将其潜在空间设为条件，将样本分类为正常数据或异常数据。为了特别强调小的异常，我们进行了实验，在额外的输入中提供了差异图，并评估其对检测性能的影响。我们的方法将正常数据和异常数据分离到孤立的聚类中，同时还能重构高质量的图像，从而产生有意义的潜在表示。

    Sep, 2023

  • 基于自编码器潜变量分析的脑部细微异常检测：对新发帕金森患者的应用

    利用无监督学习中的基于 Patch 的自编码器，设计出两个用于检测潜在异常信息的检测标准，与两个监督式学习的方法相比较，这两个标准在难度较大的 PD 分类任务上的表现更佳。

    Feb, 2023

  • 基于孪生神经网络潜空间的单类支持向量机用于脑 MRI 白质高信号异常无监督检测

    提出基于 Patch 自编码器的无监督异常检测方法，在多模态神经影像任务中，将单类支持向量机应用于异常检测以检测病变，评估了该模型在公共数据集 White Matter Hyperintensities (WMH) Challenge 上的性能和表现与两种最优秀的现有技术相当。

    Apr, 2023

  • 利用向量量化变分自编码器恢复潜空间进行异常检测

    通过使用 VQ-VAEs 结合密度和基于恢复的方法，我们提出一种识别实现无监督异常检测的新方法，该方法通过对图像进行编码将概率分布建模，并将不常见的编码替换为从先验分布中采样的编码集合，通过对生成的恢复图像和原始图像之间的平均 L1 距离度量像素级的异常得分，我们对 MOOD 挑战数据集进行了测试，相比具有 VAEs 的标准重建方法，我们的方法具有更高的准确性。

    Dec, 2020

  • 变分自编码器在视频视觉异常检测中的应用

    本研究比较了卷积 LSTM 和变分卷积 LSTM 自编码器的性能，讨论了在视频异常检测中利用无监督学习方式训练模型的可行性和实用性。

    Mar, 2022

  • 通过建立感知特征模型进行异常检测定位

    本文提出了一种基于 Feature-Augmented VAE 的复杂异常模型的新 VAE 模型，该模型不仅在像素空间中重构输入图像，而且还在多个不同的特征空间中进行重构，通过对先前训练的卷积神经网络进行计算，对 MVTec 异常检测和定位数据集的表现明显优于现有最先进的方法。

    Aug, 2020

  • 视觉异常分割的神经结构搜索

    本文介绍了 AutoPatch，将神经架构搜索应用到分割视觉异常的复杂任务中。提出了加权平均精度（wAP）作为替代 AUROC 和 AUPRO 的度量标准，并提出了一种新的神经架构搜索方法，能够在没有任何训练的情况下高效地进行视觉异常分割。在 MVTec 数据集上，AutoPatch 优于当前最先进的方法 PatchCore，仅使用每个异常类型的一个样本的条件下，FLOPS 少 18 倍以上。

    Apr, 2023

  • 基于理论的重新思考自编码器在医学异常检测中的应用

    利用信息理论揭示了基于自动编码器的重建方法在异常检测中的原理和设计理念，并验证了通过最小化潜在向量的信息熵来提高自动编码器在异常检测中的效果。

    Mar, 2024