Apr, 2024

基于交叉蒙版修复的多特征重建网络在无监督异常检测中的应用

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TL;DR本研究提出了一种多特征重建网络（MFRNet），通过平行特征修复和交叉遮罩还原将图像重建转化为多特征重建，用于无监督异常检测。实验结果表明，该方法在四个公开数据集和一个自制数据集上表现出色，并明显优于其他状态艺术品。
unsupervised anomaly detectionimage reconstructionmulti-feature reconstruction networkhybrid lossquality inspection
发现论文，激发创造
  • DFR: 无监督异常分割的深度特征重建

    本文提出了一种基于无监督分割的异常检测方法，使用多尺度区域特征生成器从预训练的深度卷积网络中生成描述子区域的特征，借助这些特征设计一个深度自编码器并通过快速特征重建对图像中的异常区域进行检测，该方法在多个基准数据集上取得了最新技术进展，并具有实际应用潜力。

    Dec, 2020

  • 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

  • 利用再构和混合图像以及多尺度特征再构神经网络进行广义深度伪造检测

    通过生成合成的混合图像并利用多尺度特征重建网络，实现更好的跨操作检测和跨数据集检测性能。

    Dec, 2023

  • 面向边缘智能制造的纹理表面缺陷视觉检测特征记忆重排网络

    本文提出了一种新的无监督特征记忆重组网络（FMR-Net）来准确检测各种纹理缺陷，通过提取多尺度特征、对比学习模块（CMFM）、全局特征重排模块（GFRM）来构建正常特征记忆库，采用两阶段的训练策略，使用多模式检测方法来实现缺陷定位，实验证明该方法具有较高的检测精度，适用于边缘计算的智能制造场景。

    Jun, 2022

  • 工业异常检测与定位的噪声到规范重构

    提出了一种基于重建的方法，利用噪声到规范范式来检测工业质量检测中的异常，通过多尺度融合和残差注意力模块实现端到端的异常检测和定位，在 MPDD 和 VisA 数据集上取得了比最新方法更有竞争力的结果，并在 MPDD 数据集上创造了新的最新标准。

    Jul, 2023

  • 异常检测的属性恢复框架

    该研究提出了一种基于图像修复的异常检测方法，在多个基准数据集上显著优于现有方法，特别是在 ImageNet 上，Top-performing 基线的 AUROC 提高了 10.1%。

    Nov, 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

  • 无监督异常检测和定位的自监督遮掩

    这篇论文提出了一种名为 “自监督遮盖” 的无监督异常检测和定位方法，通过随机遮盖和恢复来扩展基于重建的异常检测架构，并引入了渐进式遮盖细化方法来进一步提高检测和定位效率和效果。

    May, 2022

  • 用于异常检测和定位的原型残差网络

    该研究提出一种名为 PRN 的框架，通过学习异常和正常模式之间的特征残差，以准确重构异常区域的分割图。PRN 包括多尺度原型和多尺寸自注意机制，以及多种异常生成策略，并在多个数据集上实验证明其优于目前的无监督和监督方法。

    Dec, 2022

  • 基于多分辨率特征引导的变压器用于异常检测

    该文提出了一种基于 Transformer 的多分辨率特征引导方法 GTrans，用于无监督异常检测和定位。GTrans 通过利用 AGN 模型在提取特征和标记方面的教导来实现异常检测与定位，在 MVTec AD 数据集上获得了最优秀的检测和定位性能。

    May, 2023