ADGym: 深度异常检测的设计选择

Sep, 2023

ADGym: Design Choices for Deep Anomaly Detection

Minqi Jiang, Chaochuan Hou, Ao Zheng, Songqiao Han, Hailiang Huang...

TL;DR该论文介绍了 ADGym，这是一个专为深度方法中的异常检测设计元素进行全面评估和自动选择而设计的平台。通过广泛的实验，表明仅仅采用现有的先进方法并不理想，使用 ADGym 构建的模型显著超越目前最先进的技术。

Abstract

deep learning (DL) techniques have recently been applied to anomaly detection (AD), yielding successful outcomes in areas such as finance, medical services, and cloud computing. However, much of the current resea

deep learning anomaly detection loss functions network architectures adgym

发现论文，激发创造

深度异常检测中的假设重新思考

本研究探讨异常检测在图像领域的深度学习方法，通过在 ImageNet 数据集上与现有深度学习算法和少量随机自然图像进行比较，发现多尺度图像数据的结构特点可以提高异常样本的识别效果。

May, 2020

图像 / 视频深度异常检测：综述

本篇论文探讨了基于深度神经网络的图像 / 视频异常检测方法，讨论了当前的挑战和未来的研究方向。

Mar, 2021

对抗性学习的异常检测

本文提出一种基于双向 GAN 的异常检测方法 ALAD，通过对偶学习特征并利用这些特征的重构误差来确定数据样本是否异常，从而在一系列图像和表格数据集上取得了最先进的性能。

Dec, 2018

超越熟悉特征的深度异常检测

使用解释性来捕获输入空间中的新特征作为未解释的观察结果，结合相似性和新颖性的混合方法在各种异常基准上实现了强大的性能，成为多个基准的新的最先进方法，消除了昂贵的背景模型和密集匹配的需求，并对挑战性的基准上的假阴性异常减少了 40%。我们的方法为像素级异常提供可视化的检查解释。

Oct, 2023

基于深度学习的物联网系统异常检测：进展与机遇

本文提出了基于深度学习的异常检测（Deep Learning-based Anomaly Detection，DLAD）方法，对当前 CPS 领域内的 DLAD 现有方法进行了分类和总结，探讨了其设计特点、局限性和未来研究方向。

Mar, 2020

使用偏差网络进行深度异常检测

本文提出了一种新颖的异常检测框架，利用少量标注的异常数据和先验概率，通过神经偏差学习完成异常得分的端到端学习，相比现有方法更高效地使用数据，并取得了显著更好的异常得分结果。

Nov, 2019

图像异常检测的启发式超参数选择

图像中的异常检测是一个基本的计算机视觉问题，我们提出了一种减少特征维度的算法，并利用预训练模型提取的深层特征进行异常检测，以提高性能和降低计算成本。

Jul, 2023

基于深度学习的图异常检测综述

本文综述了现代深度学习技术在图异常检测中的应用，编译了开放资源的实现、公共数据集和常用评估方法，重点强调了 12 个未解决和新兴的研究问题和现实世界的应用。

Jun, 2021

GAN 在异常检测中的应用综述

本研究调查了基于 GAN 的异常检测方法，评价了其优缺点，并在不同数据集上实验证明了主要的 GAN 模型的性能。同时，提供了一个完整的开源工具箱来使用 GAN 进行异常检测。

Jun, 2019

预训练深度特征中正常数据分布的建模用于异常检测

本研究提出了一种使用深度学习和多元高斯模型相结合的方法来进行图像中的异常检测，该方法通过预先训练大规模图像数据集上的分类器来建立正常图像的模型，使用马氏距离作为异常得分，可以在 MVTec AD 数据集上获得 95.8±1.2 的 AUROC 值，并探究了该方法在图像中异常检测中的可行性和影响因素。

May, 2020