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Learning Memory-guided Normality for Anomaly Detection——学习记忆引导的常态异常检测

又是一篇在自编码器框架中研究使用记忆模块的论文，可以看做19年的iccv的论文的衍生，在我的博客中对19年iccv这篇论文也做了简单介绍。韩国人写的，应该是吧，这名字听起来就像。摘要abstract 我们解决异常检测的问题，即检测视频序列中的异常事件。基于卷积神经网络的异常检测方法通常利用代理任务(如重建输入视频帧)来学习描述正常情况的模型，而在训练时看不到异常样本，并在测试时使用重建误

Memorizing Normality to Detect Anomaly ——记忆正常以检测异常

Memorizing Normality to Detect Anomaly: Memory-augmented Deep Autoencoder for Unsupervised Anomaly Detection 记忆正常检测异常：记忆增强型深度自动编码器无监督异常检测中国人挂了一堆外国人 Abstract 深度自动编码器在异常检测中得到了广泛的应用。通过对正常数据的训练，

REMEMBERING HISTORY WITH CONVOLUTIONAL LSTM FOR ANOMALY DETECTION——利用卷积LSTM记忆历史进行异常检测

上海科技大学的文章，上海科技大学有个组一直在做这方面的工作，好文章挺多的还有数据集。 ABSTRACT 本文解决了视频中的异常检测问题，由于异常是无界的，所以异常检测是一项极具挑战性的任务。我们通过利用卷积神经网络(CNN或ConvNet)对每一帧进行外观编码，并利用卷积长期记忆(ConvLSTM)来记忆与运动信息相对应的所有过去的帧来完成这项任务。然后将ConvNet和ConvLSTM与

AST: Asymmetric Student-Teacher Networks for Industrial Anomaly Detection代码运行

环境設置遠程路徑 conda create --name zgp_ast python=3.7.7 pip install -r requirements.txt PIL>=7.1.2改爲Pillow>=7.1.2 Building wheels for collected packages: efficientnet-pytorchBuilding wheel for efficient

Andrew Ng机器学习week9(Anomaly Detection and Recommender Systems)编程习题

Andrew Ng机器学习week9(Anomaly Detection and Recommender Systems)编程习题 estimateGaussian.m function [mu sigma2] = estimateGaussian(X)%ESTIMATEGAUSSIAN This function estimates the parameters of a %Gaussi

吴恩达机器学习笔记：第 9 周-15 异常检测(Anomaly Detection) 15.1-15.2

目录第 9 周 15、异常检测(Anomaly Detection)15.1 问题的动机15.2 高斯分布第 9 周 15、异常检测(Anomaly Detection) 15.1 问题的动机在接下来的一系列视频中，我将向大家介绍异常检测(Anomaly detection)问题。这是机器学习算法的一个常见应用。这种算法的一个有趣之处在于：它虽然主要用于非监督学习问

【视频异常检测】Diversity-Measurable Anomaly Detection 论文阅读

Diversity-Measurable Anomaly Detection 论文阅读 Abstract1. Introduction2. Related Work3. Diversity-Measurable Anomaly Detection3.1. The framework3.2. Information compression module3.3. Pyramid deformat

读《Cheating Depth: Enhancing 3D Surface Anomaly Detection via Depth Simulation》

WCAV2024 摘要&引言 RGB骨干：某些表面异常仅在RGB中实际上仍然是看不见的，因此需要合并三维信息（确实重点在于“合并”，单纯看例子里的深度图片也看不出来异常在哪里，但是和rgb overlay之后就明显一些了）。在工业深度数据集上重新训练RGB骨干，这是为更快的密集输入处理而设计的，由于足够大的数据集的可用性有限而受到阻碍。点云骨干：一般的点云数据集并不能很好地表示工业设置的深度

[论文精读]Few-shot domain-adaptive anomaly detection for cross-site brain images

论文网址：Few-shot domain-adaptive anomaly detection for cross-site brain images | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore 英文是纯手打的！论文原文的summarizing and paraphrasing。可能会出现难以避免的拼写错误和语法错误，若有发现欢迎评论指正！文章偏向于笔记

Synthetic Temporal Anomaly Guided End-to-End Video Anomaly Detection 论文阅读

Synthetic Temporal Anomaly Guided End-to-End Video Anomaly Detection 论文阅读 Abstract1. Introduction2. Related Work3. Methodology3.1. Architecture3.1.1 Autoencoder3.1.2 Temporal Pseudo Anomaly Synthes

读《Shape-Guided: Shape-Guided Dual-Memory Learning for 3D Anomaly Detection》

Chu Y M, Chieh L, Hsieh T I, et al. Shape-Guided Dual-Memory Learning for 3D Anomaly Detection[J]. 2023.（为毛paperwithcode上面曾经的榜一引用却只有1）摘要专家学习无监督第一个专家：局部几何，距离建模第二个专家：2DRGB，局部颜色外观引言虽然在大多数情况下，

论文阅读： [ACM'09]Anomaly detection- A survey

写在前面：最近老大要求调研异常检测基本算法，所以近期阅读了一些论文，搜集了一些资料，想分享出来~ 这一篇survey比较经典，总结的很全，建议想了解异常检测领域的小白都去研读一下，下面是我看论文记的一些关键点，可以说是直译了，如果不想看英文原作，可以参考这个论文阅读： [ACM'09]Anomaly detection- A survey 挑战：正常数据和异常数据之间的界限

[异常检测]Memorizing Normality to Detect Anomaly: Memory-augmented Deep Autoencoder for Unsupervised

源码地址：https://github.com/donggong1/memae-anomaly-detection 问题提出 ''It has been observed that sometimes the autoencoder “generalizes” so well that it can also reconstruct anomalies well, leading to the

WDK李宏毅学习笔记第十三周01_Anomaly Detection

Anomaly Detection(异常侦测) 文章目录 Anomaly Detection(异常侦测)摘要1、Anomaly Detection简介1.1 Problem Formulation1.2 What is Anomaly?1.3 Applications 2、Anomaly Detection做法2.1 Binary Classification2.2 Categories2

机器学习入门（13）——异常检测(Anomaly Detection)

高斯分布（Gaussian Distribution）算法（Algorithm）开发和评估一个异常检测系统（Developing and Evaluating an Anomaly Detection System）异常检测 VS 监督学习（Anomaly Detection vs. Supervised Learning）选择要使用的特征（Choosing What Features

Deep Anomaly Detection Using GeometricTransformations翻译

利用几何变换进行深度异常检测 Abstract 针对图像中的异常检测问题，提出了一种新的检测方法。给定一个样本图像，所有已知的属于一个正常的类(例如，狗)，我们展示了如何训练一个深度神经模型，可以检测出分布外的图像(例如，狗)。non-dog对象)。我们的方案背后的主要思想是训练一个多类模型来区分应用于所有给定图像的几十个几何变换。该模型学习到的辅助知识生成特征检测器，在测试时根据模型的sof

Exploring Deep Anomaly Detection Methods Based on Capsule Net论文阅读

探索基于胶囊网的深度局部异常检测方法 abstract 文章中开发和探索了基于CapsNet的图像深度异常检测技术。由于CapsNet能够编码局部和整体之间的内在空间关系，因此它既可以被用作分类器，又可以用作深度自编码器。这启发我们设计一个基于预测概率和基于重构错误的正态性评分函数来评估未见图像的离群度。在三个数据集上结果表明，基于预测概率的方法性能同样很好，而基于重构错误的方法对带标记图

【论文阅读笔记】Towards Universal Unsupervised Anomaly Detection in Medical Imaging

Towards Universal Unsupervised Anomaly Detection in Medical Imaging arxiv，19 Jan 2024 【开源】【核心思想】本文介绍了一种新的无监督异常检测方法—Reversed Auto-Encoders (RA)，旨在提高医学影像中病理检测的准确性和范围。RA通过生成类似健康的重建图像，能够检测到更广泛的病理类型，这

ANOMALY: use of REX.w is meaningless (default operand size is 64)

1:针对所有程序注册表中增加项计算机\HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\TEC\Ocular.3\agent\config 下新建 [字符串值] hookapi_disins,数值数据: 1 2:针对特定程序注册表中增加项计算机\HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\TEC\Ocular.3\agent\config 下新建 [字

coursera Machine Learning 第九周测验quiz1答案解析 Anomaly Detection

新的一年祝大家身体健康，工作顺利，家庭幸福。 1.选择：AB 解析：异常值检测分析数据将明显区别于正常值的数据挑选出来，AB符合，CD是分类 2.选择：A 解析：如果有太多的异常说明大部分正常的也小于sigma，所以要减小sigma使得正常值大于它，故选择A 3选择D 解析：x1和x2都大于0小于1，而且正常时两者大体相等，有异常情况是大x1小x2，那就是做除才

Feature Prediction Diffusion Model for Video Anomaly Detection 论文阅读

Feature Prediction Diffusion Model for Video Anomaly Detection论文阅读 Abstract1. Introduction2. Related work3. Method3.1. Problem Formulation3.2. Feature prediction diffusion module 3.3. Feature refin

EXPLORING DIFFUSION MODELS FOR UNSUPERVISED VIDEO ANOMALY DETECTION 论文阅读

EXPLORING DIFFUSION MODELS FOR UNSUPERVISED VIDEO ANOMALY DETECTION 论文阅读 ABSTRACT1. INTRODUCTION2. RELATEDWORK3. METHOD4. EXPERIMENTAL ANALYSIS AND RESULTS4.1. Comparisons with State-Of-The-Art (SO

Appearance-Motion Memory Consistency Network for Video Anomaly Detection 论文阅读

Appearance-Motion Memory Consistency Network for Video Anomaly Detection 论文阅读 AbstractIntroductionRelated WorkMethodExperimentsConclusions阅读总结论文标题：Appearance-Motion Memory Consistency Network

Making Reconstruction-based Method Great Again for Video Anomaly Detection

Making Reconstruction-based Method Great Again for Video Anomaly Detection 文章信息：发表于ICDM 2022（CCF B会议）原文地址：https://arxiv.org/abs/2301.12048 代码地址：https://github.com/wyzjack/MRMGA4VAD 摘要视频中的异常检测是一

Appearance-Motion Memory Consistency Network for Video Anomaly Detection 论文阅读

Appearance-Motion Memory Consistency Network for Video Anomaly Detection 论文阅读 AbstractIntroductionRelated WorkMethodExperimentsConclusions阅读总结论文标题：Appearance-Motion Memory Consistency Network

Video anomaly detection with spatio-temporal dissociation 论文阅读

Video anomaly detection with spatio-temporal dissociation 摘要1.介绍2.相关工作3. Methods3.1. Overview3.2. Spatial autoencoder3.3. Motion autoencoder3.4. Variance attention module3.5. Clustering3.6. The tra