HyperAIHyperAI
منذ 2 أشهر

اكتشاف الشذوذ في السحابات النقطية ثلاثية الأبعاد باستخدام الوصفيات الهندسية العميقة

Paul Bergmann; David Sattlegger
اكتشاف الشذوذ في السحابات النقطية ثلاثية الأبعاد باستخدام الوصفيات الهندسية العميقة
الملخص

نقدم طريقة جديدة لاشرافية للكشف عن التشوهات الهندسية في السحابات النقطية ثلاثية الأبعاد ذات الدقة العالية. وبشكل خاص، نقترح تكيف الإطار النظري المتعارف عليه للكشف عن التشوهات بين الطالب والمعلم إلى البعد الثالث. يتم تدريب شبكة الطالب لتتوافق مع مخرجات شبكة المعلم المدربة مسبقًا على السحابات النقطية الخالية من التشوهات. عند تطبيقها على بيانات الاختبار، يمكن أن تسمح أخطاء الانحدار بين الشبكتين بتحديد مواقع الهياكل المشوهة بشكل موثوق. لبناء شبكة معلم قوية تستخلص وصفات هندسية محلية كثيفة، نقدم استراتيجية تدريب ذاتي جديدة. يتم تدريب المعلم بإعادة بناء الحقول المستقبلة المحلية ولا يتطلب ذلك أي تعليقات. تُظهر التجارب الواسعة التي أجريت على مجموعة بيانات الكشف عن تشوهات MVTec 3D الشاملة فعالية نهجنا، حيث يتفوق على أفضل الطُرق التالية بمقدار كبير. تُبين دراسات الاستبعاد أن نهجنا يلبي متطلبات التطبيقات العملية فيما يتعلق بالأداء والوقت الفعلي واستهلاك الذاكرة.

اكتشاف الشذوذ في السحابات النقطية ثلاثية الأبعاد باستخدام الوصفيات الهندسية العميقة | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI