[发明专利]基于自编码器的无监督学习图像异常检测方法有效
| 申请号： | 202010871751.6 | 申请日： | 2020-08-26 |
| 公开（公告）号： | CN112101426B | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 李俊;唐伟 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 许小莉 |
| 地址： | 210000 江苏省南京市*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自编码器的无监督学习图像异常检测方法，该方法为：将样本分为训练样本和测试样本，分别对训练样本和测试样本进行预处理，然后将预处理之后的训练样本/测试样本输入到自编码器进行重建得到重建结果，分别计算其重建损失、重建过程中编码器和解码器对应层之间的加权特征一致性损失、特征判别损失和对抗损失；然后对上述损失加权求和，作为总的损失函数；最后计算测试样本的异常得分。然后使用特征归一化将每个样本的异常得分映射到[0,1]，计算接收者操作特征曲线下的面积作为评估指标。本发明利用自编码器和判别的潜在空间特征来提升无监督异常检测的准确率，应用于工业、安防或其他的无监督环境中。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 编码器 监督 学习 图像 异常 检测 方法 | ||
【主权项】：
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