synthetic anomalies | BriefGPT

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考虑不确定性的辅助异常评估与预期异常后验
通过填补现有方法缺失的空白，提出了预期异常后验（EAP）方法，一种基于不确定性的评分函数，通过量化异常检测器的总不确定性来衡量辅助异常的质量，在图像和表格数据的 40 个基准数据集上的实验证明，EAP 在大多数情况下优于 12 种适应数据质
PDFa month ago
提高医学图像的异常检测能力的更困难的合成异常
我们的研究基于之前的医学领域离群分布挑战（MOOD）的获奖者的工作，其经验性地表明通过复制和插值外来补丁生成合成局部异常有助于训练分割网络，从而能够推广到未见过的异常类型。我们的贡献在合成异常生成过程中，通过使用随机形状而不是方形，并平滑异
PDFa year ago
CVPRSimpleNet：图像异常检测与定位的简单网络
本文提出一种简单且应用友好的神经网络（简称 SimpleNet），用于检测和定位异常。SimpleNet 由四个组件组成：预训练特征提取器、浅层特征适配器、简单异常特征生成器和二进制异常鉴别器，并在 MVTec AD 基准测试上实现了 99
PDFa year ago
可靠的图像异常定位的协同差异优化
本文提出了一种协同差异优化（CDO）方法，借助合成异常协同优化正常和异常特征分布以减轻过度泛化。CDO 引入了一个边缘优化模块和一个重叠优化模块来优化决定定位性能的两个关键因素，即正常和异常样本的差异分布（DDs）之间的边缘和重叠。通过 C
PDFa year ago
基于零样本离群生成和分层特征提取的异常检测
本文提出了一种可以通过生成异常样本来解决少数异常样本数据不均衡的方法，利用自编码器和变分自编码器的双层分层潜空间表示来将合法数据的特征描述符深度提取为更强的表示，再利用这些生成器合成未见过的负样本，训练二元分类器以获得鲁棒的且无需实际异常样
PDF4 years ago