基于Halcon深度学习异常值检测方法
Halcon在19.11版本中推出了深度学习异常值检测方法，该方法属于无监督式的深度学习方法，使用该算法可以在只有正样本的情况下训练模型。据官方介绍，该方法具有以下优点： 1 无需标注 2 只需少量正样本即可进行训练 3 可以在CPU下进行训练 4 具有较快的推断速度 ...
原文：深度学习异常检测
有label的数据：确定一个信心分数阈值，Classifier得出的信心分数大于阈值，才表明是正常数据 如何确定信心分数阈值：先定义一个cost table，表明false alarm和missing的得分，根据cost table计算特定阈值的得分，使用得分最高者阈值 无label的数据：方法 : 假设数据符合高斯分布，最大化似然函数，得到均值和标准差，然后根据统计再定义一个阈值，就可以判断是否 ...
2020-09-25 15:26 0 680 推荐指数：
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