图像异常检测实用模型:STFPM 算法解读 无监督异常检测任务在计算机视觉领域有着广泛的应用,如医学图像分析、智能监控、工业质检等。在医学领域,可以根据CT影像学习癌症检测模型,将正常人的CT影像作为正常样本进行学习,检测癌症患者的CT影像(异常...
样品的图像。提升无监督下工业图像异 3 1 0 常检测的性能,降低人工成本,提高产线质检自 7 1 4 动化、智能化水平。 1 1 N C CN 114170138 A 权利要求书 1/2页 1.一种无监督工业图像异常检测模型建立方法,其特征在于,包括: S1,建立并训练用于深度特征提取的源域神经网络和目标域神经网络,并建立映射神 ...
1.一种无监督工业图像异常检测模型建立方法,其特征在于,包括: S1,建立并训练用于深度特征提取的源域神经网络和目标域神经网络,并建立映射神经网络,得到初始的无监督工业图像异常检测模型,其中,所述映射神经网络用于实现所述源域神经网络提取的源域深度特征图和所述目标域神经网络提取的目标域深度特征图之间的映射; S2...