Sep, 2023

基于自编码器的制造质量控制与无监督类别选择

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 自监督上下文学习用于工业缺陷的视觉检测

    本文提出了一种新颖的自监督学习算法，通过解决著名的拼图问题来设计一个优化的编码器，以在工业产品中检测纹理和物体缺陷，实验结果表明我们的方法在广泛使用的 MVTec AD 数据集上达到了 95.8% 和 96.8% 的杰出检测和分割性能，为纹理和物体缺陷建立了最新的基准。

    Nov, 2023

  • 使用变分自动编码器进行无监督异常定位

    提出了一种基于深度学习和变分自动编码器的医学图像寻找异常度量的解决方案，其中尤其强调了基于 Kullback-Leibler (KL) 分歧的异常定位算法，实验证明它具有比现有方法更好的性能。

    Jul, 2019

  • 一种分层特征重构的自编码器用于无监督异常检测

    无需任何手动注释和先前知识的异常检测和定位是一项具有挑战性的任务，本文提出了一个简单而有效的架构，在异常检测中取得了更准确和鲁棒的定位结果。

    May, 2024

  • 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

  • 使用 GAN 进行合成数据增强，以提高自动化视觉检查的效果

    本研究使用人工智能模型进行视觉质量检测，探讨了监督学习和非监督学习的缺陷检测技术以及数据增强技术，结果表明采用生成对抗网络进行数据增广可以获得最佳分类性能

    Dec, 2022

  • 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

  • 基于自编码器的工业冷却系统异常检测和故障定位

    本研究基于自编码器综合考虑多变量时间序列数据中的异常检测及根本原因分析，通过总重构误差和局部重构误差判别冷却系统故障位置并结合专家知识进行根本原因分析，针对 34 个传感器 8 个月数据在冷却系统单元上进行了探究，并且对比验证结果表明自编码器方法能够稳定而且鲁棒性高地检测冷却系统中的异常。

    Oct, 2022

  • 无监督异常定位在工业图像中的应用：一个调研

    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。

    Jul, 2022

  • 提高计算机视觉制造缺陷检测鲁棒性的一种新策略

    本研究探讨利用深度学习技术进行视觉品质检测问题，针对工业制造中数据重复性高的情况，提出通过学习数据中的特定缺陷类型来训练检测模型，从而使其更能检测出在新情况下出现的缺陷。同时，研究对泛化的影响，以训练在更广泛的条件下工作的模型。

    May, 2023

  • 自主训练的深度可变形蒙版自编码器在颅骨缺陷重建中的自动应用

    使用自监督遮蔽自编码器解决颅骨缺陷的问题，通过对比先进的深度神经网络，在 SkullBreak 和 SkullFix 数据集上展示了定量和定性的改进，实现实时有效重建颅骨缺陷。

    Apr, 2024