工業(yè)圖像異常檢測最新研究總結(jié)（2019-2020）

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作者丨小小理工男@知乎

來源丨h(huán)ttps://zhuanlan.zhihu.com/p/264887767

編輯丨極市平臺

導讀

?

本文作者從圖像空間、特征空間、Loss profile 空間以及利用backpropagated gradient信息做異常檢測四個方面，結(jié)合2019年和2020的頂會論文，對工業(yè)圖像上的異常檢測的最新進展進行了總結(jié)。

寫在前面

這里對我最近的研究領(lǐng)域——工業(yè)圖像上的異常檢測中最新的一些進展做一個總結(jié)。主要總結(jié)的是在2019和2020的一些頂會上，關(guān)于Semi-supervised或者Unsupervised anomaly detection的一些比較有意思的文章，并給出我自己的一些看法。

由于水平有限，所以大家辯證地看就好，如有不當之處或可補充之處，歡迎指正～

1. 簡要地介紹一下什么是異常檢測（anomaly detection）

如果將每個樣本看作空間中的一個點的話，異常（anomaly）簡單地來說就是離群點，或者說是“非主流”的點，即離大多數(shù)樣本點都比較遠。這里隱藏的意思是，異常通常是少數(shù)。

下圖很形象地展示了什么是異常。其中，黑色的點為正常的樣本點，紅色的點為異常點樣本點。（更多的介紹可以參考Kiwi：異常檢測概述（一）：An Overview of Anomaly Detection Part I https://zhuanlan.zhihu.com/p/50384515）

異常檢測的任務，就是找到正常樣本與異常樣本之間的界線，盡可能地將正常樣本與異常樣本分開。這里的界線，可以是在各種空間中的，例如圖像空間、特征空間，甚至后文會介紹到的一篇論文中的loss profile空間（現(xiàn)在可能看到這個比較懵逼，后面的文章會介紹這篇文章，還是挺有意思的）。

目前實際的異常檢測遇到的一個很大的困難，是在實際的場景中（例如工業(yè)流水線等），異常樣本往往很難獲得，甚至很多時候沒有異常樣本。這就迫使我們采用semi-supervised或者unsupervised的方法。接下來介紹的文章也都是semi-supervised或者unsupervised的方法。

下面我將以做異常檢測的空間為劃分標準，將最近的一些新方法做一個分類。預計將分3-4篇文章介紹完。

2. 圖像空間上的異常檢測方法

圖像空間上的異常檢測一般采用的是下圖的Auto-encoder結(jié)構(gòu)。

圖像空間上的異常檢測方法的主流結(jié)構(gòu)

主要的思想是，如果我們只在正常樣本的訓練集上訓練我們的Auto-encoder，則我們重構(gòu)出來的圖像會比較趨近于正常樣本。利用這一個假設/性質(zhì)，在推理階段，即使輸入的圖像是異常樣本，我們重構(gòu)出來的圖像也會像正常樣本。所以我們只需對比原圖和重構(gòu)后的圖，就可以判斷輸入的圖像是否為異常，甚至可以定位到異常區(qū)域。

2.1 MemAE：利用Memory抑制模型的泛化能力

MemAE結(jié)構(gòu)圖

Story:

上文所說的Auto-encoder框架其實隱藏了一個問題：機器學習模型一般都是具有泛化能力的。也就是說，即使我們在只有正常樣本的訓練集上訓練，在推理階段，如果輸入異常樣本，由于泛化能力的存在，我們的模型也有一定的概率輸出類似于異常的樣本。這時候我們對比原圖和重構(gòu)后的圖像，會發(fā)現(xiàn)非常相似... 這時候我們的異常檢測方法就失效了QwQ。

所以ICCV 2019的一篇文章提出了MemAE來顯式地抑制Auto-encoder的泛化能力。他們的思路是，既然Auto-encoder泛化能力有時候會過強，那么如果讓輸入decoder的embedding都由正常樣本的embedding組合而成，能夠預計decoder輸出的重構(gòu)圖像也主要由正常樣本的特征組成。這樣，通過抑制泛化能力來逼迫重構(gòu)后的圖像貼近于正常樣本。

具體做法是，將所有正常樣本經(jīng)過encoder得到的embedding保存在Memory中。當輸入一個圖像時，首先用encoder提取出其embedding，并逐一計算圖像的embedding和memory中的各個embedding的相似度（例如cosine similarity），再用相似度作為權(quán)重，將memory中的embedding加權(quán)平均得到新的embedding。

得到的這個新的embedding將同時具有兩個特點：

1. 比較接近原本圖像的embedding；
2. 由正常樣本的特征構(gòu)成。

再將這個新的embedding輸入decoder中，就可以得到既接近于原圖、又貼近于正常樣本的圖像了。

Tricks:

1. 首先是在加權(quán)Memory中embedding時weight的計算：

   

   

其中?為輸入圖像的embedding，??為memory中第??個embedding，?為對應的權(quán)重。

2. 限制參與融合的memory的個數(shù)：

文章中提到了一個有趣的現(xiàn)象，當memory中參與融合的embeding過多時，重構(gòu)后的圖像在異常檢測中的效果會下降。這樣比較好理解：畢竟正常的要素過多，也會組成異常。

為了抑制這個現(xiàn)象，文章中限制了參與融合的embedding個數(shù)。一種比較naive的方式如下：

但是上式是不可導的，所以用下式替代：

優(yōu)缺點總結(jié)：

優(yōu)點：這篇文章提出了一個非常好的想法來抑制auto-encoder的泛化能力——加入只由正常樣本特征構(gòu)成的memory。據(jù)我所知，這應該是第一篇將memory引入異常檢測的文章，能夠算是一篇挖坑之作。后續(xù)也有文章跟進這一方面的研究。

缺點：一般來說由于缺少類似于U-net中的skip connection的存在，auto-encoder重構(gòu)出來的圖像一般都比較糊。此篇也不例外。這就給異常區(qū)域的定位帶來了一定的困難。所以可以看到此篇文章的實驗都是在比較簡單的數(shù)據(jù)集上（例如MNIST, cifar10等）做的實驗，而且只能將圖片分類為正常或異常，而不能定位到異常的位置。我覺得后續(xù)如何在只用正常樣本的特征情況下，重構(gòu)出清晰的圖，從而定位到異常區(qū)域位置也是一個可以挖的點。

2.2 Memory的進一步改進

這是CVPR 2020的一篇文章，可以看作是在上一篇文章之上的升級版。我個人認為這篇文章對上一篇文章的改進之處主要有以下幾點：

1. 增加了memory update的機制，只需存儲固定個數(shù)的memory；
2. 引入了feature compactness loss 和 feature separateness loss，減少需要保存的memory的數(shù)量；
3. 采用了將原圖的embedding和memory中的embedding結(jié)合輸入decoder的方式，一定程度上解決了重構(gòu)后的圖像比較糊的缺點，從而可以定位到異常區(qū)域的位置，從而可以運用到一些更加復雜、貼近現(xiàn)實情況的數(shù)據(jù)集上。

這里主要介紹一下feature compactness loss和feature separateness loss。

feature copactness loss的作用是使得memory中的embedding和數(shù)據(jù)集中圖像的embedding盡可能的接近。其計算公式如下圖。具體地，對于圖像的每一個embedding ?，找到memory中與其距離最近的embedding??，使得它們的距離越小越好。

feature compactness loss公式. K為一個圖像的embedding (query) 的個數(shù)，T為視頻的幀數(shù)

feature separateness loss的作用則是使得memory中的embedding相距越大越好。想象一下，如果僅有feature compactness loss，則memory中的embedding會有一種趨于一致的趨勢，那么memory就沒有什么存在的意義了。

feature separateness loss的計算公式如下。對于圖像的每一個embedding ?，找到memory中與其距離最近的embedding??和距離第二近的embedding??，使得??和??的距離越小越好，??和??的距離越大越好。

2.3 利用bad quality reconstructed image做異常檢測

這是CVPR 2020的一篇論文中的工作，是一種無監(jiān)督異常檢測的方法，模型名稱為OGNet。

OGNet框架

Story:

這篇文章總體不是嚴格的Auto-encoder架構(gòu)，而是采用另一種在異常檢測領(lǐng)域也比較常用的架構(gòu)——GAN。一般的用GAN做異常檢測有兩種思路：

1. 用generator重構(gòu)圖像，discriminator只是用來幫助generator更好地重構(gòu)圖像。在判斷異常時，類似于auto-encoder檢測異常的思路，用generator重構(gòu)后的圖像和原圖做對比，不同處認為是異常；
2. 總體思路與1中類似，只是在檢測異常時，綜合generator和discriminator的結(jié)果作為判斷異常的依據(jù)。

這篇文章的亮點就是將discriminator的任務做了轉(zhuǎn)化：區(qū)分圖像為原圖還是generator生成的圖 -> 區(qū)分是高質(zhì)量重構(gòu)圖像還是低質(zhì)量重構(gòu)圖像。按照文章中的說法，這樣可以使得在判斷異常時，discriminator更能找到generator重構(gòu)異常圖像時的細微的擾動，從而更加取得更好的異常檢測效果。

Tricks:

這篇文章的細節(jié)有幾個需要注意的點：

1. 如何生成高質(zhì)量和低質(zhì)量的重構(gòu)圖像？

作者的想法很簡單：將訓練分為兩個階段。

第一個階段按照通常的方法訓練GAN，即generator負責重構(gòu)圖像，discriminator負責判斷圖像為原圖還是重構(gòu)的圖像；

第二階段選用兩個generator：一個是第一階段中訓練好的generator（即圖中的??），另一個是第一階段中訓練的次數(shù)較少的generator（即圖中的??）。認為??生成的圖像為高質(zhì)量重構(gòu)圖像，??生成的圖像為低質(zhì)量重構(gòu)圖像。

此外，文章中還提出了另一種bad quality examples——偽異常重構(gòu)圖像（pseudo-anomaly recontructed image），即人為地偽造異常的圖像。偽異常重構(gòu)圖像生成的方式如下圖所示，即從訓練集中隨機選取兩張圖像，用??重構(gòu)后將結(jié)果做pixel-level的平均，得到新的偽異常圖像??(其實這個三角形應該在X上面，但是我查不到怎么打出來QwQ，大家意會一下即可)，再將??用??再重構(gòu)一遍就得到了偽異常重構(gòu)圖像??.

偽異常重構(gòu)圖像（pseudo-anomaly recontructed image）生成示意圖

2. 兩階段discriminator的任務

第一階段中discriminator的任務和傳統(tǒng)的方法相同，即判斷圖像為原圖還是重構(gòu)后的圖像。如下圖(6)式所示。

第二階段中discriminator的任務發(fā)生了變化，原圖??和高質(zhì)量重構(gòu)圖像??為positive的類別，低質(zhì)量重構(gòu)圖像?和偽異常重構(gòu)圖像??為negative的類別。如下圖(7)式所示。

我個人的看法：

我個人覺得這篇文章本質(zhì)上做了兩件事：

1. 數(shù)據(jù)增強。用不充分訓練的generator和人為偽造出來的異常圖像作為負樣本，來訓練discriminator；
2. 異常檢測任務轉(zhuǎn)移。將檢測異常的任務從generator或者generator與discriminator共同承擔,轉(zhuǎn)移到由discriminator承擔

這兩點還是比較具有借鑒意義的。

2.4 利用image segmentation信息做異常檢測

這是發(fā)表在ECCV 2020的一篇文章。也是做無監(jiān)督的異常檢測。

文章的核心方法是從image segmentation的結(jié)果出發(fā)，利用cGAN重構(gòu)圖像，再將重構(gòu)后的圖像與原圖做比較，不同之處認為是異常。整個異常檢測的流程為：

原圖 -> image segmentation結(jié)果 -> 基于segmentation結(jié)果重構(gòu)后的圖像 -> 對比，檢測異常

說白了就是用image segmentation模型和cGAN替代之前auto-encoder框架中auto-encoder的角色，不算是一個特別有意思的story。

文章除了上述用到了cGAN來重構(gòu)圖像的亮點之外，還將failure detection和anomaly detection融合到了同一個框架中，如下圖所示。不過據(jù)我讀文章時的認識，failure detection和anomaly detection只是流程框架一致，但是不能同時處理，更不能相輔相成。如果我理解的沒錯的話，也沒有太多的意思。

3. 特征空間上的異常檢測方法

特征空間的方法主要是將圖像的數(shù)據(jù)通過某種方法映射到特征空間上，再通過特征空間中的距離判斷是否為特征。

相比于圖像空間上的異常檢測，我個人更看好在特征空間上的異常檢測。因為特征空間表達的是比圖像空間更高層次、更抽象的信息；而且特征空間更加靈活，因為特征空間可以有非常多種定義，而圖像空間只有一個。

在這里主要會介紹兩個最新的特征空間上的方法。

3.1 利用teacher和students的差異做異常檢測

這是CVPR 2020上的一篇文章，主要用teacher-students框架做無監(jiān)督的異常檢測。值得一提的是，這篇文章的作者也是MVTec AD這個異常檢測數(shù)據(jù)集的提出者。所以這篇文章比較有借鑒意義。雖然他們沒有公開代碼，但是我自己曾復現(xiàn)過他們的結(jié)果，指標上還是基本一致的。

Story:

這篇文章基于兩個假設：

1. 在僅包含正常樣本的數(shù)據(jù)集上，讓pretrained的teacher模型去教沒有pretrain的student模型，使得teacher模型和student模型輸出的embedding盡可能一致。那么在inference時，由于teacher只教過student如何embed正常樣本，所以正常樣本上teacher模型和student模型輸出的embedding會比較相似，但異常樣本上兩者輸出的embedding差異會比較大；
2. 如果在1中的訓練過程中，采用多個隨即初始化的students模型和一個pretrained teacher模型，那么在正常樣本上students之間的embedding比較一致，而在異常樣本上，由于students是隨機初始化的，且teacher并沒有在異常樣本上教過他們，所以在students之間embedding差異也會比較大。

利用這兩個假設，在inference時，如果在某個樣本上，teacher和students的embedding差異比較大，且students的embeddings之間差異也比較大，那么就說明該樣本為異常樣本。

此外，為了定位異常的位置，而不是僅僅判斷某張圖片是否為異常，teacher和students的輸入是圖片的patch，而不是整張圖像。這樣，當在某個patch上teacher和students表現(xiàn)差異很大，或者students之間表現(xiàn)差異很大時，就可以認為這個patch為異常，從而定位到了異常的區(qū)域。

Tricks:

1. 多尺度。由于模型的輸入都是patch，所以patch的大小直接決定了異常檢測的resolution。由于圖像中的異常大小不盡相同，當異常區(qū)域比較大時，用比較大的patch可能會比較好；反之，比較小的patch效果會比較好。所以文章中采用了三種邊長的正方形patch: 17, 33和64（單位為pixel）。將這三種patch size的結(jié)果做算數(shù)平均就得到了multi-scale的結(jié)果；
2. 如何pretrain模型。現(xiàn)在有很多unsupervised pretrain的方法，例如MoCo。但是文章沒有采用這種unsupervised方法，而是用pretrained resnet-18，通過蒸餾得到了teacher模型。我個人比較困惑的一點是為什么不直接用pretrained resnet-18，可能是為了更快吧...（迷）

優(yōu)缺點：

優(yōu)點：teacher students這個框架用在異常檢測還是比較有新意的。這種方法既利用了在異常數(shù)據(jù)上pretrain過的模型和沒有pretrain過的模型的差異，也利用了沒有pretrain過的模型之間的差異；此外multi-scale也可以勉強算一個新意...

缺點：multi-scale過于粗糙，只采用三種patch size的結(jié)果疊加；另外復現(xiàn)出來之后看結(jié)果會發(fā)現(xiàn)一個比較致命的缺點，但是由于我目前做的工作與之相關(guān)，所以暫時保密 :-)

3.2 以patch為單位做SVDD

這是一篇掛在arxiv上的文章，主要將SVDD方法從以圖像為單位擴展到了以patch為單位。SVDD是一個比較“古老”的one-class classification方法，因為異常檢測也可以看作是一個one-class classification（正常樣本為一類，之外的都是異常樣本），所以SVDD通常也用作異常檢測。

SVDD的主要思想是，用某種方法將樣本投射到某個特征空間中，計算出所有樣本投影的中心點，再規(guī)定一個半徑??。距離中心點在??以內(nèi)的認為是正常樣本，否則認為是異常樣本。Deep SVDD則是將這個投影的過程用深度神經(jīng)網(wǎng)絡處理，所以在SVDD前加了Deep。

Story:

SVDD和Depp SVDD都有一個缺點，那就是他們處理的都是整個圖像，也就是說，在投影的過程中將每個圖像對應特征空間中的一個點。這樣的缺點是，我們只能判別這個圖像是否為異常，但是不能定位異常的區(qū)域。

所以patch SVDD做的事情就是將處理的對象從整個圖像變?yōu)閜atch，每個patch對應特征空間上的一個點。

此外，由于不同的patch的特征可能會非常不同，即使是正常樣本的patch，在特征空間中的距離也可能非常遠，所以只用一個中心點是不可行的。patch SVDD將SVDD中的一個中心點，改為了用聚類的方式形成多個中心點，

Method:

patch SVDD用到的backbone就是一個encoder，輸入為patch，輸出為patch的embedding.

文章的精髓就在于在訓練時如何設計監(jiān)督，使得patch的embedding能夠自動地聚類為在多個中心周圍（中心的個數(shù)是我們無法事先設定的，需要在訓練中模型自己生成）。

Training階段，作者設計了兩個Loss，用來達到相鄰patch的embedding相似，但patch embedding之間具有一定的區(qū)分度的效果。第一個是SVDD loss，計算公式如下：

其中??是encoder，?和??是相鄰的某兩個patch，上面??的作用就是讓相鄰的patch的embedding盡可能接近。

但是如果只用??，那么模型就會有讓所有的patch都輸出同一個embedding的趨勢，這肯定不是我們想要的。所以作者加入了另一個loss，SSL(self-supervised learning) loss，來使得不同patch的embedding具有一定區(qū)分度：

其中，?是encoder，??是一個分類器，??是分類的label。大家讀到這里可能一頭霧水，我結(jié)合下面這張圖來解釋??是怎么讓不同patch的embedding具有區(qū)分度的。

上圖中，中間的patch（記為??）周圍8個方向分別有8個patch，我們將這8個patch按照相對于中心patch的方位依次標記為??。然后從這8個patch中隨機選一個patch（記為??），將??和??的embedding（分別是??和??）輸入分類器??中，讓??來分類??相對于??的方位（即標簽??），最后用Cross Entropy Loss來計算分類器結(jié)果和標簽之間的損失。

如果所有patch embedding都極為相似，那么??將無法分辨出相鄰patch之間的相對方位，就會非常大。這樣就通過加入??避免了patch embedding完全一致的情況。

Inference階段，作者通過下面的式子計算patch的anomaly score:

其中??為待檢測異常的patch，而??則是訓練集中正常的patch。通過尋找在embedding空間上與??最近的那個正常patch，計算它們倆embedding之間的距離，作為??的anomaly score。即與正常patch的最近距離越大，異常越嚴重。

優(yōu)缺點：

這篇文章的優(yōu)點在story部分已經(jīng)介紹得很詳細，不再贅述。這里主要講講我個人認為的不足之處：

不足之處：

1. 信息提取不充分（這里和我現(xiàn)在做的工作有關(guān)，所以不詳細說了hhh）
2. 訓練時使相鄰的patch特征聚合在一起，這個設想不一定合理
3. 對于物品會旋轉(zhuǎn)的類別，判斷patch相對方位可能不合理
   
   

4. Loss profile 空間上做異常檢測

結(jié)構(gòu)圖

這是ECCV 2020 CMU的一篇文章，是一個semi-supervised的異常檢測工作。他們提出了一個比較新穎的思路——在loss profile空間上做異常檢測。所謂的loss profile，就是在訓練過程中l(wèi)oss的記錄曲線（橫軸為iteration / epoch，縱軸為loss）。

Story:

這篇文章觀察到了一個現(xiàn)象：當auto-encoder在正常樣本為主的訓練集上訓練時，訓練圖像中正常區(qū)域的reconstruction loss隨訓練的iteration / epoch增加而穩(wěn)步下降，而異常區(qū)域的reconstruction loss則不斷波動。

所以作者提出利用loss隨訓練次數(shù)的變化趨勢——loss profile來做異常檢測。換句話說，將異常檢測的空間從通常的圖像空間/特征空間轉(zhuǎn)化到了loss profile空間。因為在訓練時訓練集只要以正常樣本為主即可，所以這個方法是semi-supervised的。

模型結(jié)構(gòu)：

雖然上面的想法聽起來很新穎且非常易懂，但是實際上文章的實現(xiàn)是比較復雜的，涉及到的細節(jié)非常多。所以這里只介紹模型的大致框架，感興趣的朋友可以閱讀原論文。

如上結(jié)構(gòu)圖所示，模型主要由三個部分組成：

1. Neural Batch Sampler

如《異常檢測最新研究總結(jié)（三）》中所說，當需要定位圖像中的異常區(qū)域時，一般模型的處理單位為圖像的patch而不是整張圖像。這篇文章為了定位到圖像中的異常區(qū)域，也是以patch為單位處理。

Neural Batch Sampler是一個RL (reinforcement learing) 模型，其作用就是選出那些使得loss profile差距最大的正常和異常的patches。

2. Auto-encoder

這部分就是通常的auto-encoder，輸入為圖像的patch，輸出為重構(gòu)后的patch

3. Predictor

predictor用以預測圖像中的pixel-wise的異常區(qū)域。其輸入為經(jīng)過FIFO Buffer累積的訓練時的loss profile，輸出為對圖像中每個pixel是否為異常的pixel-wise的label。由于是semi-supervised的，所以可以用已知的正常和異常圖像的ground truth做監(jiān)督，得到??，還可以順帶給neural batch sampler一個reward?

優(yōu)缺點：

優(yōu)點：這篇文章最大的優(yōu)點就是它的insight。利用loss profile做異常檢測這個思路是非常新穎的，感覺是一個可以深挖的坑；此外，這個模型還可以定位到異常的位置，且從論文的實驗部分可以看出，該模型在工業(yè)數(shù)據(jù)集MVTec AD上表現(xiàn)也還不錯。所以是相對成熟的。

缺點：讀這篇文章的時候就會發(fā)現(xiàn)，其實這篇文章涉及到的模型非常多，訓練的tricks也很多。此外個人感覺這個模型雖然復雜，實際效果可能并不和其復雜度成正比，感覺有簡化的空間。

但是總體來說還是一篇非常不錯、非常有借鑒意義的文章。（CMU的四大之一的名頭果然名不虛傳）

5. 利用backpropagated gradient信息做異常檢測

這一篇也是ECCV 2020上的一篇文章，做的是unsupervised的異常檢測。他們也提出了一個比較新穎的角度：用backpropagated gradient做異常檢測。個人感覺雖然沒有上一篇那么新穎，但是這個insight還是非常不錯的。

Story:

他們也是基于一個重要的觀察：當一個auto-encoder在只包含正常樣本的訓練集上訓練好之后，如果再在一個正常樣本上訓練，則模型通常只需要比較小的update；但是如果再在一個異常樣本上訓練，由于這個樣本不同于之前所有的訓練樣本，則模型需要比較大的update。update的不同體現(xiàn)在backpropagated gradient上。所以利用gradient的差異（文中用的是cosine similarity），就可以將正常樣本和異常樣本區(qū)分開來。

Method:

模型的結(jié)構(gòu)比較簡單，其實就是一個auto-encoder。所不同的是他們用的loss。所以下面將重點介紹loss：

總的loss ?計算公式如下：

其中，?為reconstruction loss，?為latent loss，都是auto-encoder中常用的loss，這里就不多加贅述。??是文章的重點，正常樣本和異常樣本的gradient的差異就體現(xiàn)這個??上。

?的計算公式如下：

乍一看很嚇人，其實不復雜。??是當前訓練次數(shù)，?就是前??次訓練的gradient平均，??就是當前訓練的gradient。通過計算兩者的cosine similarity，如果cosine similarity較小，說明當前訓練帶給模型的變化較大，??也較大；反之說明當前訓練對模型改變不大，??也相應較小。

優(yōu)缺點：

優(yōu)點：據(jù)我所知應該是第一篇將gradient用于異常檢測的文章，雖然gradient在其他領(lǐng)域可能不算是新穎的idea，在異常檢測領(lǐng)域還是比較新穎的；此外，如果閱讀原論文的話，可以發(fā)現(xiàn)文章從Geometric和Theory兩個角度對gradient的方法做了解讀，讓人不明覺厲 :-)

缺點：文章中只用gradient估計了圖片的anomaly score，但沒有定位anomaly的位置；此外，文章中experiment的datasets比較簡單，在更加復雜的異常檢測數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)有待檢驗。

綜合來說，這篇文章也算是一篇挖坑之作，雖然個人覺得相對于上一篇loss profile異常檢測來說，idea不是那么新穎，且方法也沒有那么成熟（數(shù)據(jù)集較簡單且不能定位異常區(qū)域）。

寫在后面

到此為止，我最近看到的異常檢測方面的最新論文就介紹完畢了（完結(jié)撒花～）。感謝大家的閱讀、點贊、關(guān)注和評論中的鼓勵。其實每天看到自己寫的文章被閱讀、點贊，或者新增了關(guān)注還是很開心的。

雖然現(xiàn)在還是一個非常小的號，但是我會一直堅持寫下去，一方面是對自己的監(jiān)督和總結(jié)，另一方面，人還是要有點夢想，說不定哪天我就成了百萬大V了呢（逃

參考：

【1】Gong D, Liu L, Le V, et al. Memorizing normality to detect anomaly: Memory-augmented deep autoencoder for unsupervised anomaly detection[C]//Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2019: 1705-1714.

【2】Park H, Noh J, Ham B. Learning Memory-guided Normality for Anomaly Detection[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2020: 14372-14381.

【3】Zaheer M Z, Lee J, Astrid M, et al. Old is Gold: Redefining the Adversarially Learned One-Class Classifier Training Paradigm[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer

【4】Xia Y, Zhang Y, Liu F, et al. Synthesize then Compare: Detecting Failures and Anomalies for Semantic Segmentation[J]. arXiv preprint arXiv:2003.08440, 2020.

【5】Bergmann, P., Fauser, M., Sattlegger, D., & Steger, C. (2020). Uninformed students: Student-teacher anomaly detection with discriminative latent embeddings. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 4183-4192).

【6】Bergmann, P., Fauser, M., Sattlegger, D., & Steger, C. (2019). MVTec AD--A Comprehensive Real-World Dataset for Unsupervised Anomaly Detection. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 9592-9600).

【7】He, K., Fan, H., Wu, Y., Xie, S., & Girshick, R. (2020). Momentum contrast for unsupervised visual representation learning. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 9729-9738).

【8】Yi, J., & Yoon, S. (2020). Patch SVDD: Patch-level SVDD for Anomaly Detection and Segmentation. arXiv preprint arXiv:2006.16067

【9】Chu W H, Kitani K M. Neural Batch Sampling with Reinforcement Learning for Semi-Supervised Anomaly Detection[D]. Carnegie Mellon University Pittsburgh, 2020.

【10】Kwon G, Prabhushankar M, Temel D, et al. Backpropagated Gradient Representations for Anomaly Detection[J]. arXiv preprint arXiv:2007.09507, 2020.

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