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摘要： 目的 胆管癌高光谱图像的光谱波段丰富但存在冗余，造成基于深度神经网络高光谱图像分割方法的分割精度下降，虽然一些基于通道注意力机制的网络能够关注重要通道，但在处理通道特征时存在信息表示不足问题，因此本文研究构建一种新的通道注意 ...
变电站设备监控图像异常检测方法研究. 董保国. 【摘要】： 随着我国电网调度自动化的深入，越来越多的变电站都安装了视频监控系统和各类报警系统，实现无人值守。. 在对无人值守变电站监视过程中，及时发现设备故障及隐患至关重要，因此对监控系统采集 ...
本论文主要研究高光谱图像异常目标检测技术及应用,在系统分析高光谱异常检测算法理论基础上,针对高光谱图像异常检测中所存在的数据维数较大、波段之间存在着很强的相关性和非线性、背景信息对目标干扰、混合像元等问题进行了较为深入的研究。. 本文的 ...
高光谱图像异常检测算法通常是基于数据变换,在新的特征空间中进行的。针对WDEST算法没有使得异常目标和背景在新的特征空间中有较好的分离,提出了一种基于Fukunaga-Koontz(FKT)变换的高光谱图像异常检测算法。
2.异常检测 对于测试图像，通过相同尺寸的patch采样，输入相同的特征提取器，用欧式距离度量每一个patch图像的特征向量和字典特征向量的距离，然后再计算一个阈值，如果大于阈值，则为异常区域。
2018年九月出版一篇杂志文章。作者提出来一种用于金属表面缺陷的检测方法，借助自编码器在图像重建上的性能，设计一种级联自编码器(CASAE)体系结构，用于金属表面异常的分割和定位。再利用CNN将分割后的缺陷区域做细分类。
2021,26 (8):1836-1846. 局部梯度轮廓变换的高光谱异常检测. 胡静，张钰婧，赵明华，李鹏，李云松. 2021,26 (8):1847-1859. 结合孪生网络和像素配对的高光谱图像异常检测. 王德港，饶伟强，孙旭，渠瀛，刘雪梅，高连如. 2021,26 (8):1860-1870.
医学图像数据有三个特征，使得肿瘤检测（tumor detection）非常适用于无监督异常检测（UAD）： 1、医学数据的稀有性。 这里指的是有精确标注的医学数据的稀有性——获取像素点级别的精确标注是昂贵的，因为这要求专业的放射科医生去勾画，这与普通自然图像随便雇个人就能打标注不同。检测异常值的常用方法,除了超过几倍标准差,还有哪些? - 知乎 ...2020-10-30有哪些比较好的做异常值检测的方法？ - 知乎 - Zhihu2018-12-10数据挖掘中常见的「异常检测」算法有哪些？ - 知乎 - Zhihu2018-6-23用随机森林做outlier detection？ - 知乎2013-5-9查看更多结果
视频监控图像异常检测及质量评价. 罗显科. 【摘要】： 随着社会的发展，人们安全意识的不断提高，智能视频监控系统已经深入人们的生产生活。. 被广泛应用于政府、教育、交通、金融等各个领域中重要部位和场所的安全监控。. 面对如此之多和广泛应用的 ...
摘要： 目的 胆管癌高光谱图像的光谱波段丰富但存在冗余，造成基于深度神经网络高光谱图像分割方法的分割精度下降，虽然一些基于通道注意力机制的网络能够关注重要通道，但在处理通道特征时存在信息表示不足问题，因此本文研究构建一种新的通道注意 ...
变电站设备监控图像异常检测方法研究. 董保国. 【摘要】： 随着我国电网调度自动化的深入，越来越多的变电站都安装了视频监控系统和各类报警系统，实现无人值守。. 在对无人值守变电站监视过程中，及时发现设备故障及隐患至关重要，因此对监控系统采集 ...
本论文主要研究高光谱图像异常目标检测技术及应用,在系统分析高光谱异常检测算法理论基础上,针对高光谱图像异常检测中所存在的数据维数较大、波段之间存在着很强的相关性和非线性、背景信息对目标干扰、混合像元等问题进行了较为深入的研究。. 本文的 ...
高光谱图像异常检测算法通常是基于数据变换,在新的特征空间中进行的。针对WDEST算法没有使得异常目标和背景在新的特征空间中有较好的分离,提出了一种基于Fukunaga-Koontz(FKT)变换的高光谱图像异常检测算法。
2.异常检测 对于测试图像，通过相同尺寸的patch采样，输入相同的特征提取器，用欧式距离度量每一个patch图像的特征向量和字典特征向量的距离，然后再计算一个阈值，如果大于阈值，则为异常区域。
2018年九月出版一篇杂志文章。作者提出来一种用于金属表面缺陷的检测方法，借助自编码器在图像重建上的性能，设计一种级联自编码器(CASAE)体系结构，用于金属表面异常的分割和定位。再利用CNN将分割后的缺陷区域做细分类。
2021,26 (8):1836-1846. 局部梯度轮廓变换的高光谱异常检测. 胡静，张钰婧，赵明华，李鹏，李云松. 2021,26 (8):1847-1859. 结合孪生网络和像素配对的高光谱图像异常检测. 王德港，饶伟强，孙旭，渠瀛，刘雪梅，高连如. 2021,26 (8):1860-1870.
医学图像数据有三个特征，使得肿瘤检测（tumor detection）非常适用于无监督异常检测（UAD）： 1、医学数据的稀有性。 这里指的是有精确标注的医学数据的稀有性——获取像素点级别的精确标注是昂贵的，因为这要求专业的放射科医生去勾画，这与普通自然图像随便雇个人就能打标注不同。检测异常值的常用方法,除了超过几倍标准差,还有哪些? - 知乎 ...2020-10-30有哪些比较好的做异常值检测的方法？ - 知乎 - Zhihu2018-12-10数据挖掘中常见的「异常检测」算法有哪些？ - 知乎 - Zhihu2018-6-23用随机森林做outlier detection？ - 知乎2013-5-9查看更多结果
视频监控图像异常检测及质量评价. 罗显科. 【摘要】： 随着社会的发展，人们安全意识的不断提高，智能视频监控系统已经深入人们的生产生活。. 被广泛应用于政府、教育、交通、金融等各个领域中重要部位和场所的安全监控。. 面对如此之多和广泛应用的 ...
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