HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

إعادة بناء الميزات الهرمية الموجهة بالقالب للكشف عن الشذوذ

Xinwen Hou Haoqian Wang Cuiling Lan Zhizheng Zhang Yuwang Wang Jingjing Fu Liping Ren Hewei Guo

الملخص

بالنسبة للكشف عن الشذوذ ذات الأحجام المختلفة في الأنماط الطبيعية المعقدة، نقترح طريقة الاستعادة الهرمية الموجهة بالقالب، والتي تُدخل تقنيتين رئيسيتين: الضغط عبر الممر الضيق (bottleneck compression) والتعويض الموجه بالقالب (template-guided compensation)، وذلك لتحقيق استعادة للسمات دون شذوذ. وبشكل خاص، تُضيّق إطارنا الهيكل الهرمي للسمات الصورية من خلال هيكل الممر الضيق، بهدف الحفاظ على السمات الأكثر أهمية المشتركة بين العينات الطبيعية. ونُصمم التعويض الموجه بالقالب لإعادة استعادة السمات المشوهة نحو سمات خالية من الشذوذ. وبشكل خاص، نختار العينة الطبيعية الأكثر تشابهًا كقالب، ونستفيد من السمات الهرمية من هذا القالب لتعويض السمات المشوهة. إذ يُمكن للممر الضيق أن يُزيل جزئيًا سمات الشذوذ، في حين أن التعويض يحوّل باقي سمات الشذوذ المتبقية نحو الطبيعة باتباع توجيه القالب. وأخيرًا، يتم الكشف عن الشذوذ بناءً على المسافة الكوسينية بين السمات المُدرّبة مسبقًا للصورة المُختبرة والسمات المستعادة الخالية من الشذوذ. تُظهر النتائج التجريبية فعالية نهجنا، حيث يحقق الأداء الأفضل في مجاله على مجموعة بيانات MVTec LOCO AD.


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