Mar, 2024

SoftPatch：无监督的带噪数据异常检测

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TL;DR本文首次考虑图像感应异常检测中的标签级噪声问题，提出了一种基于记忆的无监督异常检测方法 SoftPatch，该方法能够有效地去噪，并在补丁级别上生成异常分数以软化异常检测边界，在各种噪声场景下，SoftPatch 在 MVTecAD 和 BTAD 基准测试上表现优于现有方法，在无噪声设置下与其他方法效果相当。
unsupervised anomaly detectionlabel-level noiseimage sensory anomaly detectionmemory-based unsupervised ad methodsoftpatch
发现论文，激发创造
  • 工业异常检测中的全面回顾

    本文提出了一种名为 PatchCore 的方法，它使用最具代表性的内存库来实现商标标准化的图像检测和本地化。PatchCore 在 MVTec AD 挑战赛中实现了高达 99.6％的图像级异常检测 AUROC 分数，并在其他两个数据集中取得了竞争性结果。

    Jun, 2021

  • 盲动态特征聚类下的异常检测

    本文主要研究工业对象 / 纹理的视觉异常检测，提出了一种名为 PatchCluster 的新方法，能够准确检测图像和像素级别的异常情况，无需已知正常数据并且在性能上与需要已知正常数据的一类设置中的最先进方法相当。

    Jul, 2023

  • 多变量时间序列异常检测与污染数据：应用于生理信号

    本研究介绍了一种无监督式的感知时间序列异常检测方法（TSAD-C），通过对带有异常的训练数据进行去噪、建立变量依赖模型和检测异常值等步骤，成功在三个广泛使用的生理数据集上超越现有方法，达到了领域中的最新技术水平。

    Aug, 2023

  • PatchAD：基于补丁的 MLP-Mixer 用于时间序列异常检测

    PatchAD 是一种新颖的多尺度基于补丁的 MLP-Mixer 架构，利用对比学习进行表示提取和异常检测的方法，通过使用 MLP 架构，高效轻量化地实现了一种先进的异常检测方案。

    Jan, 2024

  • Patch SVDD：基于块的 SVDD 用于异常检测和分割

    通过扩展支持向量数据描述（SVDD）的深度学习变体，我们使用自监督学习构建基于补丁的方法来实现图像异常检测和分割，并在 AUROC 上展示了比以往最先进方法提高了 9.8％和 7.0％的检测和分割性能。

    Jun, 2020

  • PAD：面向对抗性贴纸攻击的面片无关防御

    提出了一种名为 PAD 的新颖的对抗贴纸定位和去除方法，该方法不需要先前知识或额外训练，提供了针对各种对抗贴纸的无关补丁防御，与任何预训练的物体检测器兼容。

    Apr, 2024

  • 揭示异常：保护图像分类免受对抗性贴纸攻击

    我们提出了一种防御机制，利用聚类技术 DBSCAN 来分离异常图像片段，并通过三阶段流程对敌对噪声进行定位和减轻，进而中和其效果。该防御机制在多个模型和数据集上验证，证明其在对抗性贴片攻击中的有效性，显著提高了准确性。

    Feb, 2024

  • 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

  • 基于合成负样本的鲁棒学习密集型异常检测

    通过使用正则化流技术生成合成负面样本以及基于信息论准则来检测异常，可以提高密集预测任务中对混乱和异常值的鲁棒性，并在标准基准和数据集上获得最新的性能。

    Dec, 2021

  • 使用预训练网络进行完全无监督的视觉检查的数据细化

    本文研究使用深度预训练神经网络提取特征的传统离群值检测技术在 MVTec Anomaly Detection 数据集上交出的出色成绩在全无监督场景下的鲁棒性，提出了一种简单的单类分类策略（SROC），并证明其在与现有文献中更复杂的策略竞争时具有更好的性能。

    Feb, 2022