A Unified Model for Multi-class Anomaly Detection

最新推荐文章于 2025-12-04 15:03:47 发布
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【A Unified Model for Multi-class Anomaly Detection, NeurIPS 2022】
Howie_123的博客
10-25 3450
以前的无监督异常检测方法对不同的物体需要训练不同的模型进行异常检测。针对这个问题，我们提出的UniAD为多类别异常检测提供了一个统一的架构。在这种具有挑战性的场景下，流行的重建网络会陷入”同等捷径“困境，所谓”同等捷径“即是无论是正常的还是异常的样本都会被很好地重建恢复，因此也就无法发现异常了。为了解决这个困境，我们做了三点改进。首先，我们重新审视了全连接层、卷积层以及注意层，并确认了query embedding（例如，注意层中的）在预防网络学习捷径的关键作用。
A Unified Model for Multi-class Anomaly Detection
小鱼的小窝
02-16 1064
多类别异常检测的统一模型
A Unified Model for Multi-class Anomaly Detection论文代码的非分布式单GPU运行
09-06
A Unified Model for Multi-class Anomaly Detection论文官方代码改为非分布式运行，能够在自己电脑上成功运行。
一个模型解决所有类别的异常检测
jin__9981的博客
08-18 2093
本文主要是介绍无监督缺陷检测算法UniAD的相关内容及使用方法
NeurIPS 2022 | UniAD，一个模型解决所有类别的异常检测！代码已开源
xifenglie123321的博客
07-04 1095
因此，重构误差可以作为异常评分。更重要的是，相比于传统的separate setting，在unified setting下，正常样本的分布更加复杂，这加剧了“恒等映射”的问题 (详见paper的实验及分析)。我们认为，在传统的Attention中，一个token是可以利用自己的信息的，这可能会防止信息泄漏，即，直接将输入进行输出，形成“恒等映射”。我们的异常检测的可视化结果如下图所示，从左到右依次为，正常 (作为reference)、异常、异常的重构结果、ground-truth、我们的检测结果。
A Unified Model for Multi-class Anomaly Detection.pdf
08-10
1. 异常检测（Anomaly Detection）：是指在数据集中检测到不正常或异常的数据点或模式的过程。异常检测可以应用于制造缺陷检测、医疗图像分析、网络入侵检测等领域。 2. 统一模型（Unified Model）：是指将多类异常...
异常检测（anomaly/ outlier detection）领域还有那些值得研究的问题？
小白学视觉
12-24 1093
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文来源于知乎话题“异常检测（anomaly/ outlier detection）领域还有那些值得研究的问题？”原文链接：https://www.zhihu.com/question/324999831基于图像的异常检测，比如工业上用的表面瑕疵检测（surface defect detection）发展到了哪一步？还有无进一步...
缺陷检测文献
轻舟已过万重山
09-02 8775
缺陷检测文献阅读
2020李宏毅机器学习笔记——24. Anomaly Detection（异常侦测）
weixin_44790306的博客
08-28 1927
Anomaly Detection（异常检测） 文章目录摘要1. 介绍Anomaly Detection1.1 Problem Formulation（问题简要）1.2 What is Anomaly? 摘要 1. 介绍Anomaly Detection 1.1 Problem Formulation（问题简要） 1.2 What is Anomaly?
异常检测中的浅层模型与深度学习模型综述（A Unifying Review of Deep and Shallow Anomaly Detection）
一智哇的博客
06-27 2378
异常检测 综述
TensorRT笔记（5）：研究timingCache
ouliten的博客
12-02 823
在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
12-03 882
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
07_Spring AI 干货笔记之提示词
在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
11-30 1751
本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
【AI是否能替代IT从业者？】
博文致力于人工智能算法的探索研究；前后端分离项目的技术分享交流；专升本计算机基础课程内容讲解；各种中间件技术分享
12-03 589
2025年IT行业面临AI深度重构：基础开发、测试、运维岗位替代率超60%，但AI相关新兴岗位激增380%。人类在复杂系统设计、伦理决策和跨界融合领域仍具不可替代性。微软等企业实践显示，人机协作可使效率提升40%。从业者需转型高价值领域（如Agent开发、大模型工程），掌握"技术+领域"双轨能力。AI本质是职业生态重构器，持续学习者的薪资溢价可达150%。建议立即评估岗位AI暴露指数，优先学习分布式架构优化、多智能体开发等技能。
建筑数字孪生与AI：工地数据化与智能决策解析
Azhiyuanshijie的博客
12-04 92
数字孪生整合BIM模型、无人机影像、传感器数据，构建工地虚拟模型。施工状态、材料使用、设备运行数据被实时采集，支撑预测与优化。服务，将算法嵌入实际施工管理系统，实现数据采集、分析、优化和决策闭环。系统可与BIM、ERP集成，形成完整数字孪生解决方案。通过虚拟映射和AI算法，施工过程从经验驱动转向数据驱动。数字孪生+AI，让工地变成“数据实验室”，提升效率、降低风险，并推动建筑企业迈向智能化时代。，企业可展示施工技术实力，实现品牌影响力和潜在客户转化。：AI提出最优施工方案，提升效率和安全。
AI时代新合同系统_07_未来形态_对话框与工厂装配
最新发布
sxwuyanzu的博客
12-04 348
如果你把今天常见的合同系统截图打印出来，放在三五年后的会议室里，可能会引来一种略带怀旧的笑声：「那时候我们还在点菜单，真可爱。屏幕上是一排排熟悉的导航栏：合同登记、流程审批、模版管理、台账查询、统计报表。每个入口规整、克制，像一座老式机关里的科室牌匾。那时的你习以为常，如今的你却会觉得，它们似乎更多是为系统本身而设计，而不是为正在为合同奔波的人而设计。而那时桌上的另一块屏幕，或许只剩下一条对话框和几个简洁的卡片：「我想用对方提供的模板签一份三年的技术服务合同，帮我看看风险。
抖音灵感重生计划
yesyesido的博客
12-01 888
水印不应是创意的终点，而是再创作的起点。
【模式识别与机器学习（16）】惰性学习kNN（聚类分析）【1】：基础概念与常见方法
hiliang521的博客
12-02 944
【模式识别与机器学习（16）】聚类分析【1】：基础概念与常见方法
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