基于块自编码器图像或潜空间用于工业图像分析的异常检测方法
计算机视觉与模式识别
2023-07-07 v1 人工智能
信号处理
摘要
我们研究了几种在彩色图像上基于块自编码器构建的异常检测方法。我们比较了三类方法的性能：第一类基于原始图像与其重建之间的误差，第二类基于潜空间中正常图像分布的支持估计，第三类基于原始图像与重建图像的修复版本之间的误差。这些方法在 MVTec AD 工业图像数据库上进行了评估，并与两种具有竞争力的先进方法进行了比较。
引用
@article{arxiv.2307.02495,
title = {Anomaly detection in image or latent space of patch-based auto-encoders for industrial image analysis},
author = {Nicolas Pinon and Robin Trombetta and Carole Lartizien},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.02495},
year = {2023}
}
备注
in French language. GRETSI 2023 : XXIX{\`e}me Colloque Francophone de Traitement du Signal et des Images, Aug 2023, Grenoble, France