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;...
所述的基于自编码器的无监督学习图像异常检测方法,步骤1-1的具体方法为:使用pytorch框架中transforms类对数据进行预处理,其中使用transforms.resize()方法将样本调整为32×32;使用transforms.grayscale()方法将单通道样本转换为三通道;使用transforms.randomhorizontalflip()方法对样本进行随机水平翻转。 所述的基于自编码器...