【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像异常检测方法，涉及计算机视觉、图像处理和工业缺陷检测的。
技术介绍
1、异常检测，也称为离群检测，是在众多正常样本中检测出很少出现的异常样本的一项计算机视觉任务。在过去的几年中，计算机视觉领域中的异常检测问题引起了人们的极大关注，这对于工业、医疗等多个领域都有非常重大的意义。随着该视觉任务的不断推进，可用的数据集和涉及到的领域在逐渐增多，但是异常样本和正常样本示例的高度不平衡性仍然是一个棘手的问题。囿于采集异常样本需要付出昂贵的代价，因此异常样本非常稀缺，这抑制了传统的监督学习在该任务上的能力的发挥。
2、最近的研究表明gan已经成为解决无监督和半监督问题的有前景的、领先的方法。gan在将高维信息编码和捕获输入数据的分布都有不俗的表现。samet akcay提出了ganomaly模型，该模型由生成器和判别器以及一个额外的编码器构成，生成器构建与源数据类似的重构数据和潜在向量，判别器区分重构数据和源数据，增加的编码器构建重构数据的潜在向量。ganomaly是基于这样一种假设：异常实例不仅在高维空间中与正常实例...
【技术保护点】
1.基于双向潜在空间网络的图像异常检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于双向潜在空间网络的图像异常检测方法，其特征在于，所述S1的具体过程为：
3.根据权利要求1所述的基于双向潜在空间网络的图像异常检测方法，其特征在于，所述S2的具体过程为：
4.根据权利要求1所述的基于双向潜在空间网络的图像异常检测方法，其特征在于，所述S3的具体过程为：
5.根据权利要求1所述的基于双向潜在空间图像异常检测网络，其特征在于，所述S4的具体过程为：
【技术特征摘要】
1.基于双向潜在空间网络的图像异常检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于双向潜在空间网络的图像异常检测方法，其特征在于，所述s1的具体过程为：
3.根据权利要求1所述的基于双向潜在空间网络的图像异常检...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘旭，吴春雷，吴杰，张欢，王雷全，
申请(专利权)人：中国石油大学华东，
类型：发明
国别省市：
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