Jun, 2024

自适应视角合成下的多目标场景不变视角像素异常检测

PDF
TL;DR使用一种名为 OmniAD 的新型网络，通过改进逆向蒸馏的异常检测方法，提高了像素级异常检测性能，同时借助新的数据增强策略，即视图综合和相机定位，提高了对未完美对齐图像的泛化能力。通过在多对象数据集 ToyCity 和单对象数据集 MAD 上进行定性和定量结果验证，验证了这种方法的有效性。
inspectionmonitoringanomaly detectionimperfectly aligned imagesscene ad
发现论文，激发创造
  • 复杂驾驶场景中的逐像素异常检测

    本文提出一种基于不确定性信息和重新合成图像之间的差异信息相结合的像素级异常检测框架，旨在提高语义分割领域关键的自动驾驶系统的鲁棒性和性能表现。

    Mar, 2021

  • 基于图像转换的目标类感知视频异常检测

    该研究提出了一种新的两流对象感知 VAD 方法，通过图像转换任务学习正常的外观和动态模式，检测偏离学习正常模式的异常情况，并在三个数据集上表现有竞争力。

    May, 2022

  • Few-shot 场景自适应异常检测

    利用元学习方法解决异常检测在视频中的问题，通过仅使用少量帧数的数据来检测以前未见过的场景中的异常行为，可以用于实时应用中，具有很大的潜力。

    Jul, 2020

  • 复杂工业图像的监督异常检测

    自动化视觉检测在工业生产线上对于提高产品质量至关重要。异常检测方法是实现此目的的强大工具。此论文介绍了一种包含具有挑战性真实缺陷实例的新型实际工业数据集，并提出了一种基于分割的异常检测器，其在该数据集上表现出先进性能。

    May, 2024

  • 提升异常检测：一种自适应模型和新数据集

    我们提出了情景适应性异常检测（SA2D）方法，利用少样本学习框架对预训练模型进行快速适应新概念。为了解决数据集的缺乏问题，我们引入了多情景异常检测（MSAD）数据集，包括从各种摄像机角度捕获的 14 个不同情景，背景中包含挑战性的变化。通过实验证明了 SA2D 的有效性，尤其是在 MSAD 数据集上进行训练。这突出了我们的方法在检测不同和不断发展的监控情景中的异常的挑战中的潜力。

    Feb, 2024

  • 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

  • 城市场景语义分割的弱监督对抗域适应

    本研究提出了基于弱监督对抗领域适应的方法，通过三个深度神经网络（DS、PDC 和 ODC）改善从合成数据到真实场景的语义分割性能，并在实验中取得了新的记录。

    Apr, 2019

  • 奇异值：与邻居比较进行异常检测

    本文介绍了一个新颖的异常检测问题，着重识别场景中与其他实例相比显得 “奇怪” 的对象。我们提出了两个基准测试，ToysAD-8K 和 PartsAD-15K，并通过生成每个实例的 3D 物体中心表示以及实例间的交叉验证来检测异常实例。我们对提出的基准测试中的方法进行了定量和定性的严格分析。

    Jun, 2024

  • 多层次显著性引导的自监督学习在图像异常检测中的应用

    本研究提出了一种利用显著性引导来增强语义线索进行图像数据异常检测的方法，并通过交换像素对的位置生成逼真的负样本，以提供高质量特征学习的性能。

    Nov, 2023

  • 基于扩散的多类异常检测框架 DiAD

    基于扩散模型的异常检测中，提出了一种适用于多类异常检测的扩散异常检测（DiAD）框架，包括像素空间自动编码器、与稳定扩散去噪网络相连的潜空间语义引导（SG）网络，以及特征空间预训练特征提取器。通过实验证明了该方法的有效性，并超过了多类 MVTec-AD 数据集上的最先进方法，即对于多类 MVTec-AD 数据集的本地化和检测，达到了 96.8/52.6 和 97.2/99.0（AUROC/AP）。

    Dec, 2023