visual anomaly detection | BriefGPT

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ATAC-Net: 缩放视图在异常检测中效果更好
ATAC-Net 框架利用深度学习在视觉异常检测中应用，从一小部分已知先验异常样本中进行训练，使用注意力引导裁剪提供对疑似区域的更近距离视图，并在可比较的情况下证实其优越性。
PDF12 days ago
ADer: 综合多类视觉异常检测基准
通过提出一个综合的视觉异常检测基准 extbf {extit {ADer}}，包括多个数据集、多个方法和多个评估指标，本研究旨在客观揭示不同方法的优点和缺点，为多类视觉异常检测的挑战和未来方向提供见解，并促进更健壮、更具可推广性的异常检测系
PDFa month ago
CUT：一个可控、通用且无需训练的视觉异常生成框架
通过使用一个能够生成多样化和逼真异常样本的稳定扩散图像生成框架（CUT），我们提出了一种可控、通用且无需训练的视觉异常生成方法。通过在视觉 - 语言异常检测框架（VLAD）中使用 CUT 生成的异常样本进行训练，我们在多个基准异常检测任务上
PDFa month ago
SAM-LAD：Segment Anything Model meets Zero-Shot Logic Anomaly Detection
为了检测任何场景中的逻辑异常，本文提出了 SAM-LAD 框架，它是一个零 - shot、即插即用的框架。通过使用预训练的主干网来获取查询图像的特征图，并通过最近邻搜索检索引用图像及其对应的特征图，然后引入 Segment Anything
PDFa month ago
自动驾驶场景中基于语言增强的潜在表示的异常检测
利用多模态模型 CLIP 编码的图像和文本表示的余弦相似度作为一种新的表示，以改善用于视觉异常检测的潜在编码的透明性和可控性。通过与仅能产生用户无意义的潜在表示的现有预训练编码器进行比较，我们的实验表明，基于语言的潜在表示比传统视觉编码器的
PDF2 months ago
多类异常检测与定位的结构化师生正态学习
结构化师生正常性学习 (SNL) 是一种新的方法，用于解决之前教师 - 学生模型在多类异常检测中存在的重大性能下降问题，并在 MVTecAD 和 VisA 的多类异常检测和定位任务中显著优于现有的基于蒸馏的算法和统一模型。
PDF4 months ago
视觉异常检测调研：挑战、方法和前景
对视觉异常检测进行了全面的调查，发现了样本数量、数据模态和异常层次结构等方面的主要挑战，并汇总了未来发展的方向和该调查的主要发现和贡献。
PDF5 months ago
AUPIMO：利用高速和低容忍度重新定义视觉异常检测基准
最近在视觉异常检测研究中取得的进展看到在公共基准数据集 (MVTec 和 VisA) 上的 AUROC 和 AUPRO 得分收敛于完美的召回率，给人一种这些基准已经接近解决的印象。然而，高 AUROC 和 AUPRO 得分并不总能反映出定性
PDF6 months ago
一次制作，两次利用的异常检测
POUTA 是一种用于视觉异常检测的方法，通过利用重构网络中的判别信息潜力，提高了准确性和效率，并且能够精确定位异常区域。
PDF6 months ago
基于自编码器的制造质量控制与无监督类别选择
基于视觉异常检测和无监督类别选择的缺陷定位自编码器在制造业中提高缺陷检测的准确度和可靠性。
PDF10 months ago
SelFormaly: 走向任务无关的统一异常检测
SelFormaly 是一个通用且强大的异常检测框架，通过引入 back-patch masking 和 top k-ratio feature matching，它实现了统一且强大的异常检测，同时在各种数据集上取得了最先进的结果。
PDFa year ago
PKU-GoodsAD: 无监督异常检测和分割用的超市商品数据集
本研究介绍了超市商品异常检测 (GoodsAD) 数据集，该数据集包含 484 种不同出现方式的商品的 6124 张高分辨率图像，每个类别包含几种常见的异常类型，并对所有异常提供像素精确的地面真实区域，并对当前最先进的无监督异常检测方法进行
PDFa year ago
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。
PDFa year ago
对比语言 - 图像预训练（CLIP）模型是强大的超出分布检测器
该文章从预训练功能提取器、视觉超出分布（OOD）检测、语言图像预训练模型、对抗性操纵的 OOD 图像和视觉异常检测等方面进行了全面实验研究，证明了使用最近邻特征相似度作为 OOD 检测得分的对比语言 - 图像预训练模型实现了最先进的无监督
PDFa year ago
CVPR基于分割指导降噪的学生 - 教师网络在异常检测中的应用
本研究提出了一种名为 DeSTSeg 的改进型模型，它将教师网络、降噪学生编码器 - 解码器和分割网络集成到一个框架中，包括去噪过程和丰富的监督，以实现对视觉异常检测的高效处理，实验结果表明在工业检测基准数据集上取得了最新成果。
PDF2 years ago
基于正常参考关注机制和缺陷特征感知网络的表面缺陷检测
本文提出了一种名为 NDP-Net 的无监督重构方法，通过引入多比例判别特征提取模块和基于参考的注意力机制，准确检测各种纹理缺陷并进行多尺度缺陷分割。
PDF2 years ago
利用离群值暴露方法提高移动机器人视觉异常检测性能
本文介绍了针对移动机器人的视觉异常检测系统的构建问题，提出了使用辅助的异常曝光距离损失来提高 Real-NVP 模型性能的方法，并在室内巡逻情景下进行了实验证明。
PDF2 years ago