Abstract We aim at constructing a high performance model for defect detection that detects unknown anomalous patterns of an image without anomalous data. To this end, we propose a two stage framework ...
2021-09-14 18:17 5 231 推薦指數：
這篇文章不管是網絡結構還是文章中提到的亮點基本都是復用了<End-to-end training of a two-stage neural network for defect detection> 唯一的不同點就是針對混合監督，針對其中只有正負標簽，沒有分割標簽的數據，損失函數 ...
1、定義： 自監督學習主要是利用輔助任務（pretext）從大規模的無監督數據中挖掘自身的監督信息，通過這種構造的監督信息對網絡進行訓練，從而可以學習到對下游任務有價值的表征。（也就是說自監督學習的監督信息不是人工標注的，而是算法在大規模無監督數據中自動構造監督信息，來進行監督學習或訓練 ...
自監督學習(Self-Supervised Learning)多篇論文解讀（上） 前言 Supervised deep learning由於需要大量標注信息，同時之前大量的研究已經解決了許多問題。所以近期大家的研究關注點逐漸轉向了Unsupervised learning，許多頂 ...
自監督學習(Self-Supervised Learning)多篇論文解讀（下） 之前的研究思路主要是設計各種各樣的pretext任務，比如patch相對位置預測、旋轉預測、灰度圖片上色、視頻幀排序等等。CVPR19和ICCV19上，Google Brain的幾個研究員發表了兩篇論文 ...
Abstract Anomaly detection refers to the task of finding unusual instances that stand out from the normal data. In several applications ...
This post summarizes a comprehensive survey paper on deep learning for anomaly detection — “Deep Learning for Anomaly Detection: A Review ...
監督學習：簡單來說就是給定一定的訓練樣本(這里一定要注意，樣本是既有數據，也有數據對應的結果)，利用這個樣本進行訓練得到一個模型(可以說是一個函數)，然后利用這個模型，將所有的輸入映射為相應的輸出，之后對輸出進行簡單的判斷從而達到了分類(或者說回歸)的問題。簡單做一個區分，分類就是離散的數據，回歸 ...
機器學習的常用方法中，我們知道一般分為監督學習和非監督學習。 l 監督學習：監督學習，簡單來說就是給定一定的訓練樣本（這里一定要注意，這個樣本是既有數據，也有數據相對應的結果），利用這個樣本進行訓練得到一個模型（可以說就是一個函數），然后利用這個模型，將所有的輸入映射為相應的輸出，之后對輸出 ...
