图像异常检测旨在识别并定位图像中的异常区域,针对现有算法中不同层次特征信息利用不充分的问题,提出了基于多层次特征融合网络的图像异常检测算法。通过使用融合了异常先验知识的伪异常数据生成算法,对训练集进行了异常数据扩充,将异...图像异常检测旨在识别并定位图像中的异常区域,针对现有算法中不同层次特征信息利用不充分的问题,提出了基于多层次特征融合网络的图像异常检测算法。通过使用融合了异常先验知识的伪异常数据生成算法,对训练集进行了异常数据扩充,将异常检测任务转化为监督学习任务;构建了多层次特征融合网络,将神经网络中不同层次特征进行融合,丰富了特征中的低层纹理信息和高层语义信息,使得用于异常检测的特征更具区分性;训练时,设计了分数约束损失和一致性约束损失,并结合特征约束损失对整个网络模型进行训练。实验结果表明,MVTec数据集上图像级检测接收机工作特性曲线下面积(area under the receiver operating characteristic, AUROC)平均值为98.7%,像素级定位AUROC平均值为97.9%,每区域重叠率平均值为94.2%,均高于现有的异常检测算法。展开更多
文摘图像异常检测旨在识别并定位图像中的异常区域,针对现有算法中不同层次特征信息利用不充分的问题,提出了基于多层次特征融合网络的图像异常检测算法。通过使用融合了异常先验知识的伪异常数据生成算法,对训练集进行了异常数据扩充,将异常检测任务转化为监督学习任务;构建了多层次特征融合网络,将神经网络中不同层次特征进行融合,丰富了特征中的低层纹理信息和高层语义信息,使得用于异常检测的特征更具区分性;训练时,设计了分数约束损失和一致性约束损失,并结合特征约束损失对整个网络模型进行训练。实验结果表明,MVTec数据集上图像级检测接收机工作特性曲线下面积(area under the receiver operating characteristic, AUROC)平均值为98.7%,像素级定位AUROC平均值为97.9%,每区域重叠率平均值为94.2%,均高于现有的异常检测算法。
