reconstruction networks | BriefGPT

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用交叉级别特征引导解码器的特征净化 Transformer 用于多类 OOD 和异常检测
FUTUREG 框架通过引入特征净化模块和 CFG 解码器，将正常样本重构的边界限制在潜空间内，过滤异常特征并保留细节，提高异常重构误差，从而在多类 Out-of-Distribution 检测中取得了最新的表现，同时在工业异常检测方案中具
PDF2 months ago
基于弛豫度引导的定量心脏磁共振图像重建
利用深度学习的方法，提出了一种基于荧光检测并引导的量化磁共振成像重建框架，该框架将空间先验通过数据进行学习，同时结合磁共振物理学的成像先验知识，取得了在量化磁共振成像重建上具有很大潜力的结果。
PDF4 months ago
MLAD: 多系统日志异常检测的统一模型
提出了一种新的异常检测模型 MLAD，该模型通过语义关系推理跨越多个系统。实验证明了 MLAD 的优越性。
PDF6 months ago
可学习的点云重建之零件度量距离
通过动态地关注具有一组可学习网络控制的不同权重分布的匹配距离，我们提出了一种简单但有效的重构损失，即可学习的 Chamfer 距离（LCD）。通过训练对抗策略，LCD 学习搜索重构结果中的缺陷，并克服了静态匹配规则的缺点，同时还可以保证低迭
PDF6 months ago
改进的高效二阶段去噪扩散电力系统测量恢复对抗假数据注入攻击和数据丢失
本文提出了一种改进的两阶段去噪扩散模型（TSDM），用于识别和重建具有各种测量不确定性的测量。该模型的第一阶段包括基于分类器的条件异常检测组件，而第二阶段涉及基于扩散的测量填补组件。此外，所提出的 TSDM 采用精确的均值和最优的方差来加速
PDF7 months ago