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一种基于多特征交叉掩码修复的无监督异常检测方法
摘要文本
本申请公开了一种基于多特征交叉掩码修复的无监督异常检测方法，涉及无监督检测技术领域，该方法在提取多尺度特征图后，利用若干子掩码图采用交叉掩码的方式将多尺度特征图处理为被遮挡特征图，然后利用修复网络进行图像修复得到重建特征图，比较原始的多尺度特征图和重建特征图即可准确、快速地检测出异常区域。该方法结合了现有无监督异常检测方法中两类方法，将特征学习和深度重建结合使用，针对提取得到的多尺度特征图进行重建任务，可以获得更多有利于区分正常样本和异常样本的语义信息，利用子掩码图采用交叉掩码的方式将特征重建问题转换为特征修复问题，可以有效地阻止异常区域的重建，具有较好的检测准确性。 关注公众号专利查询网
申请人信息
- 申请人:南京航空航天大学
- 申请人地址:214000 江苏省无锡市梁溪区古华山路惠麓东苑8号815
- 发明人: 南京航空航天大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于多特征交叉掩码修复的无监督异常检测方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311319685.1 |
| 申请日 | 2023/10/12 |
| 公告号 | CN117372720A |
| 公开日 | 2024/1/9 |
| IPC主分类号 | G06V10/52 |
| 权利人 | 南京航空航天大学 |
| 发明人 | 王珺璞; 徐贵力; 刘若鹏; 贺军崴; 董文德 |
| 地址 | 江苏省南京市秦淮区御道街29号 |
专利主权项内容
1.一种基于多特征交叉掩码修复的无监督异常检测方法，其特征在于，所述无监督异常检测方法包括：对输入图像进行多尺度的特征提取得到所述输入图像的多尺度特征图；分别利用若干幅子掩码图对所述多尺度特征图进行处理，得到若干幅被遮挡特征图，各幅子掩码图的尺寸与所述多尺度特征图相同，且各个子掩码图的遮挡区域互不相交；利用基于Transformer的修复网络对每幅被遮挡特征图进行图像修复得到对应的修复图，并联合各幅修复图中被修复区域得到重建特征图；比较所述重建特征图与所述多尺度特征图得到对所述输入图像的异常检测结果。