异常检测：深度学习驱动的半监督图像异常识别框架

异常检测：深度学习驱动的半监督图像异常识别框架

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项目简介

Anomaly Detection是一个基于Deep Learning的开源项目，提供了从头到尾的解决方案，用于在图像中进行半监督的异常检测和分割。该框架设计巧妙，采用阈值像素差异来定位异常区域，并通过自动调整阈值，优化对缺陷面积的处理。

项目受到了MVTec AD和Structural Similarity Autoencoders等研究的启发，但进一步改进了方法，以自动化参数选择过程并减少用户输入需求。

技术剖析

该框架的核心是训练、微调和测试三个步骤：

1. 训练阶段：只使用正常样本（无异常）的卷积自编码器(CAE)，使其学习重构正常图像。
2. 微调阶段：利用一小部分有异常和正常的测试图像，确定最佳的最小缺陷面积和阈值。
3. 测试阶段：使用上述微调后的参数，对剩余测试图像进行分类和分割。

这个半监督方法的关键在于，它不需要预先定义明确的最小缺陷面积参数，而是通过自适应算法来找到最佳组合。

应用场景

Anomaly Detection适用于各种领域，包括但不限于工业质量控制、医学成像、视频监控和航空航天图像分析等，任何需要在大量正常数据中找出异常情况的场合都能受益于这一技术。

项目特点

1. 自动化阈值设定：通过智能微调算法，自动计算最佳阈值，减少人工干预。
2. 多模型支持：提供五种不同架构的CAE模型供用户选择，可根据任务特性和资源情况进行灵活应用。
3. 广泛的数据集兼容性：已在MVTec数据集上成功测试，同时也支持自建数据集。
4. 清晰的代码结构：遵循良好的目录组织原则，易于理解和维护。
5. 依赖管理明确：提供明确的依赖库版本信息，确保环境一致性。

使用指南

项目提供了详细的命令行接口，用户可以通过train.py、finetune.py和test.py脚本进行操作。只需指定相应的参数，如模型路径、损失函数和预处理颜色模式，即可轻松完成训练、微调和测试流程。

该项目的贡献者是Adnene Boumessouer，并且遵循MIT许可证，鼓励社区参与和扩展。

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