文章目录
1、GANomaly: Semi-Supervised Anomaly Detection via Adversarial Training
模型
网络分成三个子网络：
第一个子网络： 自动编码器网络，充当模型的生成器。用来重建图像。
第二个子网络： 一个编码器网络，与第一个编码器网络的架构相同。
第三个子网络： 是鉴别器网络。用来分类为真还是假。
主要创新
2、Skip-GANomaly: Skip Connected and AdversariallyTrained Encoder-Decoder Anomaly Detection
模型
网络分成两个子网络：
第一个子网络： 编码器和解码器构成的自动编码器，并引入跳连。获得多尺度特征，保留全局和局部特征。
第二个子网络： 是一个鉴别器网络。
主要创新点
3、Industrial surface defect detection and localization using multi–scale information focusing and enhancement GANomaly
模型
网络分成两个子网络：
第一个子网络： 编码器和解码器构成的自动编码器，并引入跳连和自注意力机制。获得更丰富的上下文信息。
第二个子网络： 是一个鉴别器网络。
消融实验
引入的跳连、自注意力机制以及结构相似性损失均可以提升性能。
主要创新点
4、想法
原文地址:https://blog.csdn.net/pengmingjv/article/details/134649521
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