【文献阅读笔记】关于GANomaly的异常检测方法

文章目录

  • 1、GANomaly: Semi-Supervised Anomaly Detection via Adversarial Training
    • 模型
    • 主要创新
  • 2、Skip-GANomaly: Skip Connected and AdversariallyTrained Encoder-Decoder Anomaly Detection
    • 模型
    • 主要创新点
  • 3、Industrial surface defect detection and localization using multi-scale information focusing and enhancement GANomaly
    • 模型
    • 主要创新点
  • 4、想法

1、GANomaly: Semi-Supervised Anomaly Detection via Adversarial Training

2019 ACCV
领域:异常检测
目标:图像输入数据

模型

在这里插入图片描述
网络分成三个子网络:
第一个子网络: 自动编码器网络,充当模型的生成器。用来重建图像。
第二个子网络: 一个编码器网络,与第一个编码器网络的架构相同。
第三个子网络: 是鉴别器网络。用来分类为真还是假。

主要创新

提出利用潜在空间的表示来使得重建图像和正常样本的分布差异。

2、Skip-GANomaly: Skip Connected and AdversariallyTrained Encoder-Decoder Anomaly Detection

2019 IJCNN
领域:异常检测
目标:图像输入数据

模型

在这里插入图片描述
网络分成两个子网络:
第一个子网络: 编码器和解码器构成的自动编码器,并引入跳连。获得多尺度特征,保留全局和局部特征。
第二个子网络: 是一个鉴别器网络。

主要创新点

  1. 引入了跳连的策略
  2. 减少了网络的结构,减少了一个编码器网络,利用鉴别器得到的bottleneck features计算损失。

3、Industrial surface defect detection and localization using multi-scale information focusing and enhancement GANomaly

2024 Expert Systems With Applications
领域:异常检测
目标:图像输入数据

模型

在这里插入图片描述
网络分成两个子网络:
第一个子网络: 编码器和解码器构成的自动编码器,并引入跳连和自注意力机制。获得更丰富的上下文信息。
第二个子网络: 是一个鉴别器网络。

损失函数:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
消融实验
在这里插入图片描述
引入的跳连、自注意力机制以及结构相似性损失均可以提升性能。

主要创新点

  1. 与上面第二个论文相比,只选择编码器最后一个下采样层进行跳连。
  2. 引入自注意力机制,关注更局代表性的信息。
  3. 引入使用基于结构相似性的损失函数。

4、想法

  1. 可以利用潜在空间中的bottleneck features进行学习,进一步减小数据分布的差异性。
  2. 注意多尺度信息。
  3. 可以利用注意力机制进一步关注代表性信息。

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