Abnormal Detection（异常检测）和 Supervised Learning（有监督训练）在异常检测上的应用初探

最新推荐文章于 2024-08-16 17:03:30 发布

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#入侵检测

博客主要探讨了Abnormal Detection（异常检测）和Supervised Learning（有监督训练）在异常检测方面的应用，还给出了参考文章及对应链接。

Abnormal Detection（异常检测）和 Supervised Learning（有监督训练）在异常检测上的应用初探

参考文章：

（1）Abnormal Detection（异常检测）和 Supervised Learning（有监督训练）在异常检测上的应用初探

（2）https://www.cnblogs.com/LittleHann/p/7086851.html

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异常事件检测论文汇总（Abnormal Event Detection）

hesongzefairy的博客

05-21

1973

读的论文有点杂乱，把异常事件检测的论文单独拿出来做个记录，有时间就会更新。 1.Learning Deep Representations of Appearance and Motion for Anomalous Event Detection（2015） 2.Anomaly Detection in Video Using Predictive Convolutional Long Short-Term Memory Networks（2016） 3.Abnormal Event Dete...

读书笔记《Outlier Analysis》第七章 有监督的异常检测

fu_jian_ping的博客

01-16

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1. 引言监督异常检测的目标是赋予学习方法特定于应用程序的知识，以获得与应用程序相关的异常。这一知识往往包括此类相关异常的例子，尽管其他类型的监督也是可能的。由于异常的罕见性质，这种例子往往是有限的。这给创建健壮模型带来了挑战。然而，即使有少量的数据可供监督，它的纳入通常会显著提高异常检测的准确性。关于异常分析的一般建议是在可能的情况下始终使用监督。 异常检测与分类问题的区别，主要是有以下几个具有挑战性的特征，这些特征有可能是孤立的，也有可能是组合的： 1、类不平衡：由于异常值被定义为数据中的罕

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abnormal detection

08-27

abnormal detection，适合对视频异常行为及事件进行检测。

Abnormal Detection（异常检测）和 Supervised Learning（有监督训练）在异常检测上的应用初探...

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1. 异常检测 VS 监督学习 0x1：异常检测算法和监督学习算法的对比总结来讲： 1. 在异常检测中，异常点是少之又少，大部分是正常样本，异常只是相对小概率事件 2. 异常点的特征表现非常不集中，即异常种类非常多，千奇百怪。直白地说：正常的情况大同小异，而异常各不相同。这种情况用有限的正例样本（异常点）给有监督模型学习就很难从中学到有效的规律 0x2：常见的有监督学习检测...

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作者主要是提出了WSVAD的`新范式VadCLIP`，是`双分支`结构，第一个分支利用视觉信息实现二分类，为粗粒度；第二个分支利用视觉语言对齐方法实现多分类，为细粒度。 VadCLIP主要包括`3个组件`，分别为：①LGT-Adapter捕获时间依赖；②Two prompt mechanisms有效地将CLIP用到WSVAD任务；③MIL-Align实现了弱监督下对齐范式的优化，尽量保留了预训练的知识。

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10-22

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异常检测（Anomaly Detection）

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