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Aomaly Segmentation 项目记录 该文档记录异常检测在自动驾驶语义分割场景中的应用。 主要参考论文Entropy Maximization and Meta Classification for Out-of-Distribution Detection in Semantic Segmentation 摘要： Deep neural networks (DNNs) for the semantic segmentation of images are usually trained to

源码地址：https://github.com/donggong1/memae-anomaly-detection 问题提出 ''It has been observed that sometimes the autoencoder “generalizes” so well that it can also reconstruct anomalies well, leading to the miss detection of anomalies ‘’ “The assumption that anoma

作者 Terrance DeVries 、Graham W. Taylor 论文原地址：https://arxiv.org/abs/1802.04865 Learning Confidence for OOD detection in NN OOD : where a network must determine whether or not an input is outside of the set on which it is expected to safely perform 提到任何事物都有认知

Motivation “This transformation is highly non-linear, finding interpretations poses a significant challenge.” 之前例如Deep-SVDD(DSVDD)等比较经典的无监督异常检测算法，很难解释一张图片为什么是异常的，因此这篇文章考虑将之前的DSVDD模型最终比较的向量调整为二维矩（explanation heatmap），在CIFAR-10 ImageNet上面有提升，且在MVTec-AD数据集上可以

论文链接：http://proceedings.mlr.press/v80/ruff18a 文章目录论文阅读摘要相关工作模型结构实验源码分析数据集制作训练 论文阅读 摘要 “尽管deep learning在很多machine learning任务中取得成功，相对较少的deep learning方法被用在异常检测任务中。一些原本被用来做其他任务的深度模型例如生成模型或压缩模型尝试被用在异常检测任务中，但是没有基于异常检测目标训练的网络” 在18年的时候，anomaly detection这个任务还没有什么深度

在读论文的时候看到一个综合了异常检测各种数据集的网站，在这里进行分享 http://odds.cs.stonybrook.edu/ 数据集类型包括： 多维点异常 图时间序列异常 时间序列点异常 对抗/攻击场景和安全数据集 视频异常 ...