[发明专利]基于深度学习的图片异常检测方法有效
| 申请号： | 201911079051.7 | 申请日： | 2019-11-07 |
| 公开（公告）号： | CN110827265B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 蔡祥睿;丁晓珂;周宝航;张莹;袁晓洁 | 申请（专利权）人： | 南开大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/0455;G06N3/094 |
| 代理公司： | 天津耀达律师事务所 12223 | 代理人： | 张颖颢 |
| 地址： | 300071*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 一种面向图片数据集的基于深度学习的图片异常检测方法。本发明方法是利用正常的图片类别数据作为输入数据，构建基于深度学习的图片异常检测模型，包含两个子模块，一个表示模块用于学习正常类别的图片数据集的特征，一个检测模块用于预测输入图片属于异常图片类别的概率，还使用置信度估计来提高预测准确率，两个模块采用对抗式训练方法，表示模块可以更好的学习到正常类别图片数据集的特征，检测模块则可以给出置信度更高更准确的预测结果。对于异常检测领域的四个常用数据集，本发明的方法克服了异常类别图片种类繁多难以收集的问题，只需要正常类别的图片作为训练数据，同时效果显著优于目前现有的其他面向图片数据集的异常检测方法。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 图片 异常 检测 方法 | ||
【主权项】：
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