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多尺度特征融合的知识蒸馏异常检测方法
被引量：
3
1
作者
陈亚当
陈柳任
+1 位作者
余文斌
朱加乐
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第10期1542-1549,共8页
为提高一分类异常检测方法的泛化性,提出了多尺度特征融合的知识蒸馏异常检测方法.在训练阶段,使用训练好的教师网络教授学生网络学习正常样本特征信息;在测试阶段,由于教师网络强大的泛化能力,对未见过的异常样本也有较好的表示能力,...
为提高一分类异常检测方法的泛化性,提出了多尺度特征融合的知识蒸馏异常检测方法.在训练阶段,使用训练好的教师网络教授学生网络学习正常样本特征信息;在测试阶段,由于教师网络强大的泛化能力,对未见过的异常样本也有较好的表示能力,而学生网络未见过异常样本,因此,两者对异常样本的表征会产生较大差异,从而实现异常检测.为了进一步提高检测精度,采用中层特征金字塔实现多尺度特征融合,以增强对不同大小异常点的检测能力;同时,为了增大学生和教师网络对异常样本的表征差异,设计了特征重构模块对中层特征进行重构.在公开数据集MVTecAD上的实验结果表明,文中方法分别达到较高的97.8%AUC像素级得分、97.7%AUC图像级得分.
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关键词
异常检测
知识蒸馏
一分类问题
特征融合
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职称材料
题名
多尺度特征融合的知识蒸馏异常检测方法
被引量：
3
1
作者
陈亚当
陈柳任
余文斌
朱加乐
机构
南京信息工程大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院
南京信息工程大学数字取证教育部研究中心
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第10期1542-1549,共8页
基金
国家自然科学基金(62072449,61802197).
文摘
为提高一分类异常检测方法的泛化性,提出了多尺度特征融合的知识蒸馏异常检测方法.在训练阶段,使用训练好的教师网络教授学生网络学习正常样本特征信息;在测试阶段,由于教师网络强大的泛化能力,对未见过的异常样本也有较好的表示能力,而学生网络未见过异常样本,因此,两者对异常样本的表征会产生较大差异,从而实现异常检测.为了进一步提高检测精度,采用中层特征金字塔实现多尺度特征融合,以增强对不同大小异常点的检测能力;同时,为了增大学生和教师网络对异常样本的表征差异,设计了特征重构模块对中层特征进行重构.在公开数据集MVTecAD上的实验结果表明,文中方法分别达到较高的97.8%AUC像素级得分、97.7%AUC图像级得分.
关键词
异常检测
知识蒸馏
一分类问题
特征融合
Keywords
anomaly detection
knowledge distillation
one-class-classification problem
feature fusion
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多尺度特征融合的知识蒸馏异常检测方法
陈亚当
陈柳任
余文斌
朱加乐
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2022
3
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