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基于无监督学习的异常检测方法、装置及存储介质

基本信息

申请号 CN202111195308.2 申请日 -
公开（公告）号 CN113643292A 公开（公告）日 2021-11-12
申请公布号 CN113643292A 申请公布日 2021-11-12
分类号 G06T7/00（2017.01）I 分类 计算；推算；计数;
发明人 不公告发明人 申请（专利权）人 高视科技（苏州）股份有限公司
代理机构 北京远大卓悦知识产权代理有限公司 代理人 贺杰
地址 215000江苏省苏州市高新区嘉陵江路198号11幢
法律状态 -

摘要

摘要 本发明提供一种基于无监督学习的异常检测方法，包括模型训练及模型测试；在训练时，无需对训练样本进行标记，无需使用大量的缺陷样本进行训练。且网络结构不仅约束了原图和重建图之间的损失差值，还约束了原图的编码特征与重建图的编码特征之间的损失差值；并在模型训练时，引入了生成对抗网络的对抗训练思想将第一编码器‑第一解码器‑第二编码器当成生成网络，定义一个判别网络，通过交替训练生成网络和对抗网络，得到生成网络。在测试时计算所有产品图片的原图的编码特征与重建图的编码特征之间的差异，以判断样本是否异常。该测试更关注图片实质内容的差异，对图片中的微小变化不敏感，鲁棒性更好。本发明还对应提供一种装置及存储介质。