典型文献
基于DR?M的工业烟包图像异常检测研究
文献摘要：
视觉表面异常检测旨在检测明显偏离正常外观的局部图像区域.近期图像异常检测方法通过生成模型构造模拟正常图像区域,但在异常情况下效果不突出.面对其缺陷数据集资源匮乏的情况,DR?M在模拟数据集方面效果突出,该方法学习异常图像的联合表示以及正常重建,并学习异常图像和正常图像的决策边界.此方法可实现直接异常定位,并可使用简单和通用的异常模拟进行训练.实验结果证明了此方法在实际烟包异常检测任务中的有效性.
文献关键词：
图像异常处理;DRÆM;决策边界
中图分类号：
作者姓名：
刘东旭;刘晓群
作者机构：
河北建筑工程学院 河北 张家口 075000
文献出处：
引用格式：
[1]刘东旭;刘晓群-.基于DR?M的工业烟包图像异常检测研究)[J].科学与信息化,2022(18):96-99
A类：
图像异常处理
B类：
DR,烟包,图像异常检测,局部图,异常检测方法,生成模型,模型构造,异常情况,缺陷数据,集资,模拟数据,方法学,联合表示,决策边界,异常定位,常模
AB值：
0.398902
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
