HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

استراتيجية موحدة لتركيب الشذوذ باستخدام الارتفاع التدرجي للكشف عن الشذوذ الصناعي والتحديد

Qiyu Chen Huiyuan Luo Chengkan Lv Zhengtao Zhang

الملخص

تُعد استراتيجيات توليد الشذوذ فعالة في تعزيز الكشف غير المراقب عن الشذوذ. ومع ذلك، تواجه الاستراتيجيات الحالية قيودًا في تغطية توليد الشذوذ والتحكم فيه، خصوصًا بالنسبة للعيوب الضعيفة التي تشبه بدرجة كبيرة المناطق الطبيعية. في هذا البحث، نقترح إطارًا موحدًا جديدًا يُسمى استراتيجية التوليد المشترك للشذوذ العالمي والمحلي (GLASS)، المصمم لتصنيع تغطية أوسع للشذوذ تحت قيود توزيع المانيفولد والكروية العليا في مستوى الميزات عبر التوليد العالمي للشذوذ (GAS)، وفي مستوى الصورة عبر التوليد المحلي للشذوذ (LAS). تعتمد طريقةنا على توليد شذوذ قريب من التوزيع الطبيعي بطريقة قابلة للتحكم باستخدام ضوضاء غاوسيّة تُوجه بواسطة صعود التدرج وعمليّة التقطيع التقييدي. تحقق GLASS نتائج من الدرجة الأولى على مجموعات بيانات MVTec AD (معدل تقييم الكشف AUROC يبلغ 99.9٪)، VisA، وMPDD، كما تُظهر كفاءة متميزة في الكشف عن العيوب الضعيفة. وقد تم التحقق من فعالية وكفاءة النموذج في تطبيقات صناعية حقيقية، خصوصًا في كشف عيوب النسيج المنسوج. يمكن الوصول إلى الكود والبيانات من خلال الرابط التالي: \url{https://github.com/cqylunlun/GLASS}.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp