CVPR anomaly detection异常检测 论文汇总

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#计算机视觉

这篇博客汇总了从2016年至2019年CVPR大会上关于异常检测的重要论文，包括Graph Convolutional Label Noise Cleaner、MVTec AD数据集以及针对视频中骨架轨迹的异常检测研究等，为计算机视觉领域的学者提供了宝贵的资源。

CVPR anomaly detection异常检测 论文汇总


关键词为"anomaly detection"

1.1 2019CVPR

[2019CVPR paperlist]

  • Graph Convolutional Label Noise Cleaner: Train a Plug-And-Play Action Classifier for Anomaly Detection [paper]
  • MVTec AD – A Comprehensive Real-World Dataset for Unsupervised Anomaly Detection [paper]
  • Learning Regularity in Skeleton Trajectories for Anomaly Detection in Videos
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CVPR 2024 | 文本引导的变分图像生成用于工业异常检测与分割
小白学视觉
03-21 163
作者提出了一种文本引导的变分图像生成方法，以解决工业制造中获取干净数据用于异常检测的挑战。该方法利用从大量文本库文档中学习到的目标对象的文本信息，生成与输入图像相似的无缺陷数据图像。所提出的框架确保生成的无缺陷图像与从文本和图像知识中推导出的预期分布保持一致，从而保证了稳定性和泛化能力。实验结果表明，即使在有限的无缺陷数据情况下，该方法也超越了以往的方法。作者通过对四个基线模型和三个不同数据集的泛化测试验证了该方法的有效性，并提出了利用生成图像增强异常检测模型效果的分析。
CVPR 2022 57 篇论文分方向整理 + 打包下载｜涵盖目标检测、语义分割、人群计数、异常检测等方向
极市平台的技术博客
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涵盖目标检测、语义分割、人群计数、异常检测等方向
异常检测(Out-of-distribution detection\ anomaly detection)相关论文阅读
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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
异常事件检测论文汇总（Abnormal Event Detection）
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Anomaly Detection｜异常检测
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文章摘要：本文介绍了异常检测技术及其应用。异常检测通过分析数据模式识别异常值，广泛应用于信用卡欺诈监控、网络安全等领域。文中以飞机引擎检测为例，图解说明如何通过密度估计模型p(x)和阈值ε来判定异常数据点。还列举了欺诈检测和数据中心监控的实例，展示特征选择方法。更多计算机技术文章请访问博客网站rn.berlinlian.cn。
[论文阅读] 异常检测 Deep Learning for Anomaly Detection: A Review（三）总结梳理-疑点记录
qq_42854305的博客
11-19 3168
其目的是通过对正常数据的学习，构建一个模型，使得正常数据在这个模型所定义的特征空间中有特定的表示模式。当新的数据实例进入这个模型时，如果其特征表示与正常数据的特征表示模式有较大差异，就会被判定为异常。分类方法中：前两种分类方式的区别是什么？这种方法的核心是学习能够代表数据。
AnomalyDetectionCVPR2018-master工程
12-03
AnomalyDetectionCVPR2018-master工程，用于异常事件检测，异常行为识别等
【CVPR-2018】Real-world Anomaly Detection in Surveillance Videos
06-21
CVPR 2018论文：真实监控场景中的异常事件检测 安防作为近年最热门的计算机视觉研究落地方向，与视频分析研究有着很紧密的关系。在真实的监控视频中，一个常见的需求就是要自动识别视频流中的异常事件，也就是异常事件检测任务（Anomaly detection)。 最近 UCF 的 CV 研究中心就在 CVPR18 上发表了一篇关于监控视频异常事件检测的论文，提出了一种基于深度多实例排序的弱监督算法框架，同时提出了一个新的大规模异常事件检测数据集。 论文解读：https://mp.weixin.qq.com/s/G0LLRrHyIEShHjjuuzeDdQ
一文看尽 6篇 CVPR2021 2D 异常检测论文
极市平台的技术博客
07-19 4386
本文首发于极市平台，作者：刘冰一，转载须经授权并注明来源 6月25日，CVPR 2021 大会圆满结束，随着 CVPR 2021 最佳论文的出炉，本次大会所接收的论文也全部放出。CVPR2021 共接收了 7039 篇有效投稿，其中进入 Decision Making 阶段的共有约 5900 篇，最终有 1366 篇被接收为 poster，295 篇被接收为 oral，其中录用率大致为 23.6%，略高于去年的 22.1%。 CVPR 2021 全部接收论文列表： https://openaccess.th
CVPR 2021 结果出炉！最全论文下载及分类汇总（更新中）
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【论文笔记】【CVPR2022】【异常检测】 Anomaly Detection via Reverse Distillation from One-Class Embedding
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CVPR |2021 Anomaly Detection in Video Sequences: A Benchmark and Computational Model阅读笔记
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DNN非常容易受到测试时间对抗样例的影响——人类难以察觉的扰动，当将其添加到任何图像时，都会导致其高概率被错误分类。根据ROC(接收者工作特征)曲线产生的AUC(曲线下面积)值计算每个算法-数据集组合的性能。仅包含全局异常的数据集：IF(隔离森林) / EIF。一般来说，基于距离(KNN)和基于投影(GAN)的方法在测试阶段的计算成本很高。无监督：基于GAN的架构用于比较生成图像与测试图像的瓶颈特征、已知数据集包含局部异常时：性能最好的方法是kNN。启发式的方法是需要手动选择参数的，比如KNN。
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