复现PaDiM-Anomaly-Detection-Localization-master的一些报错

最新推荐文章于 2025-01-05 11:14:34 发布
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#pytorch #深度学习 #python

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报错1

skimage库安装失败
解决办法：conda install scikit-image
参考链接

报错2

报错： _pickle.UnpicklingError: pickle data was truncated
原因：要读取的文件破损，删掉重新生成即可
参考链接

报错3

OSError: [Errno 28] No space left on device
原因：磁盘空间不足

最低0.47元/天 解锁文章
【论文笔记（8）】PaDiM a Patch Distribution Modeling Framework for Anomaly Detection and Localization
weixin_38328533的博客
03-09 8217
PaDiM a Patch Distribution Modeling Framework for Anomaly Detection and LocalizationAbstractIntroductionRelated Work基于重建的方法基于嵌入相似度的方法Patch Distribution Modeling嵌入提取训练：学习正常状态推理:计算异常图Experiments数据和指标指标数据集实验设置结果A.消融实验B. 与最先进的方法相比定位检测C.非对齐数据集上的异常定位D.可伸缩性时间复杂度内
胶囊网络python-pytorch版本
05-24
胶囊网络python-pytorch版本，参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/m0_46384757/article/details/121559514
PaDiM-Anomaly-Detection-Localization-master:这是“ PaDiM”论文的非官方实现
05-08
PaDiM异常检测本地化大师 这是。 此代码是从SPADE-pytorch（ ）和MahalanobisAD-pytorch（ ）项目中大量借用的 要求 Python== 3.7 pytorch == 1.5 tqdm 斯克莱恩 matplotlib 数据集 MVTec AD数据集：从下载 结果 在MVTec上的实施结果 图像级异常检测精度（ROCAUC） 电视技术 R18-Rd100 WR50-Rd550 地毯 0.984 0.999 网格 0.898 0.957 皮革 0.988 1.0 瓦 0.959 0.974 木头 0.990 0.988 所有纹理类别 0.964 0.984 瓶子 0.996 0.998 电缆 0.855 0.922 胶囊 0.870 0.915 榛子 0.841 0.933 金属螺母 0.974 0.
探索PaDiM：一个强大的异常检测与定位框架
gitblog_00852的博客
08-08 487
探索PaDiM：一个强大的异常检测与定位框架 在当今的工业和科研领域，异常检测与定位技术的重要性日益凸显。今天，我们将深入介绍一个开源项目——PaDiM，这是一个基于Patch分布建模的框架，专门用于异常检测和定位。 项目介绍 PaDiM项目是基于论文《PaDiM: a Patch Distribution Modeling Framework for Anomaly Detection and ...
全面解析PaDiM
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10-24 5870
使用PaDiM网络跑自己的数据集，除去测试时读入dataloader的时间，每张图片测试时间在20-30ms，精度比较高，图像分类准确率99-100，像素分割准确率97以上，但是最大的问题是需要通过分割好的label来确定阈值选取（这一点必定要改过来）。for循环内的二次for循环：在tqdm的for循环中，每一次代表一轮batch（文章设置batchsize=32），每一轮读取32张图片，k代表layer1、layer2、layer3，v代表对应层数据，feats为从网络中提取到的每层数据。
PaDiM 异常检测与定位项目推荐
gitblog_09677的博客
09-13 435
PaDiM 异常检测与定位项目推荐 1. 项目基础介绍和主要编程语言 项目名称: PaDiM-Anomaly-Detection-Localization-master 项目链接: https://github.com/xiahaifeng1995/PaDiM-Anomaly-Detection-Localization-master 主要编程语言: Python 该项目是一个非官方实现，基于论文...
记一次Dataloader报错：_pickle.UnpicklingError: pickle data was truncated
qq_74147688的博客
07-07 1688
记一次Dataloader报错：_pickle.UnpicklingError: pickle data was truncated
Deep-Learning-Time-Series-Anomaly-Detection-master_.zip
04-14
在这个项目"Deep-Learning-Time-Series-Anomaly-Detection-master"中，我们将深入探讨LSTM如何被用来识别和预测时间序列中的异常情况。 首先，我们需要理解时间序列数据。时间序列数据是指按照特定时间顺序收集的...
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异常检测在工业成像中的应用是一项关键的技术，特别是在质量控制、设备故障预防和生产效率提升等领域。本硕士项目深入探讨了这一主题，旨在利用先进的数据分析和机器学习算法，从大量的工业图像数据中识别出不寻常的...
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最新发布
08-29
本文档标题为“M-3LAB-awesome-industrial-anomaly-detection-9120-1755754636397.zip”，描述为“M-3LAB_awesome-industrial-anomaly-detection_9120_1755754636397.zipDocker部署实战项目”，并且带有标签“python...
python在使用pickle反序列化时报错：_pickle.UnpicklingError: pickle data was truncated
留饮浮生的博客
07-12 5543
pickle反序列化时数据被截断
Anomaly Wiki-开源
04-19
异常维基是用PHP编写的基于文件的内容管理系统（CMS）。 主要目标是快速浏览，轻松自定义并且几乎没有要求（没有数据库或其他依赖项）。 您只需要一台运行PHP 4.3.0或更高版本的Web服务器。
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04-09
网络入侵的异常检测 资料资讯 该数据集可以从下载 降维 数据集的PCA维数减少 无监督学习 在无人监督的设置中，训练集的班级标签不可用。 在当前问题中，为了反映实际情况，在训练过程中忽略了真实标签。 因此，无监督分类模型用于预测每个记录的真实标签。 我们训练了隔离林，基于聚类的局部离群因子（CBLOF），主成分分析（PCA）和椭圆形信封。 在现实世界中无监督的问题中，由于缺乏事实依据，企业必须验证预测结果。 但是，在此问题中，预测标签已使用真实标签进行了验证，并且以下结果表明，无监督模型预测了很多正面阳性。 半监督学习 在半监督设置中，给出了一个较大的未标记数据集和一个较小的标记数据集。 目标是在整个数据集上训练分类器，该分类器将预测未标记数据点的标记。 在当前问题中，我们创建了84％的未标记数据和16％的标记数据点。 使用自我训练的半监督学习方法，我们训练了Logistic回归和随机森林
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import pickle read_file = open(“C:\Users\Administrator\Desktop\test.py”, “rb”) load_file = pickle.load(read_file) print(load_file) 如上：python代码，在运行时，报如下错误： 百度：_pickle.UnpicklingError: pickle data was truncated相关的文章，也没有找到对应方法。 然后，尝试了下，先用pickle.dump方法进行写入，在用
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文中使用马氏距离 \(M(x_{ij})\) 来计算测试图片在位置 \((i,j)\) 处的异常分数，\(M(x_{ij})\) 表示测试图片的嵌入向量 \(x_{ij}\) 和学习到的分布 \(\mathcal N(\mu_{ij},{\textstyle \sum_{ij}^{}} )\) 之间的距离，计算方式如下。异常检测是一个区分正常类别与异常类别的二分类问题，但实际应用中我们经常缺乏异常样本，并且异常可能会有意想不到的模式，所以训练一个全监督的模型是不切实际的。
报错记录：_pickle.UnpicklingError: pickle data was truncated
linaLL001的博客
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需要读取的文件破损，重新导入文件，再运行一次。
“_pickle.UnpicklingError: pickle 数据被截断，_pickle.UnpicklingError: pickle data was truncated
weixin_53323037的博客
01-05 548
“_pickle.UnpicklingError: pickle 数据被截断，_pickle.UnpicklingError: pickle data was truncated
深度学习：_pickle.UmpicklingError:pickle data was truncated
m0_60985598的博客
08-09 1471
_pickle.UnpicklingError: pickle data was truncated
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