基於Halcon深度學習異常值檢測方法
Halcon在19.11版本中推出了深度學習異常值檢測方法，該方法屬於無監督式的深度學習方法，使用該算法可以在只有正樣本的情況下訓練模型。據官方介紹，該方法具有以下優點： 1 無需標注 2 只需少量正樣本即可進行訓練 3 可以在CPU下進行訓練 4 具有較快的推斷速度 ...
原文：深度學習異常檢測
有label的數據：確定一個信心分數閾值，Classifier得出的信心分數大於閾值，才表明是正常數據 如何確定信心分數閾值：先定義一個cost table，表明false alarm和missing的得分，根據cost table計算特定閾值的得分，使用得分最高者閾值 無label的數據：方法 : 假設數據符合高斯分布，最大化似然函數，得到均值和標准差，然后根據統計再定義一個閾值，就可以判斷是否 ...
2020-09-25 15:26 0 680 推薦指數：
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