[发明专利]一种检测异常并且分割图像中异常区域的深度学习算法在审
| 申请号： | 202110359963.0 | 申请日： | 2021-04-02 |
| 公开（公告）号： | CN112907589A | 公开（公告）日： | 2021-06-04 |
| 发明（设计）人： | 姚健;堵炜炜;余家伟;胡超;顾建峰;陆海妹;后彬华 | 申请（专利权）人： | 联通（上海）产业互联网有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/136;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 池州市卓燊知识产权代理事务所(普通合伙) 34211 | 代理人： | 李强 |
| 地址： | 200050 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及无监督图像异常检测分割技术领域，尤其为一种检测异常并且分割图像中异常区域的深度学习算法，包括以下步骤；S1，首先作正样本图像特征提取，本发明通过设计检测异常并且分割图像中异常区域的深度学习算法，该算法准确度高，在公开数据集测试榜单上取得top1分类精度；推理时间快，仅需保存模型参数，无需保存正样本特征或其统计量；相较于根据特征统计量做马氏距离度量的算法，该算法适用性更广，图像无需满足对齐这一约束条件；算法流程简单，只需选取最优的单个层级特征表示，无需多层级特征融合。分割阈值可根据实际情况采取不同选取方式。算法的泛化能力好，易于复用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 检测 异常 并且 分割 图像 区域 深度 学习 算法 | ||
【主权项】：
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