异常检测旨在识别正常数据分布的偏差样本。对比学习提供了一种成功的样本表示方式，可以有效地歧视异常。但是，当在半监督环境下设置的训练中被未标记的异常样本污染时，当前基于对比的方法通常1）忽略训练数据之间的全面关系，导致次优的性能，2）需要微调，导致低效率的低效率。为了解决上述两个问题，在本文中，我们提出了一种新型的分层半监督对比学习（HSCL）框架，以抗污染异常检测。具体而言，HSCL分层调节了三个互补关系：样本到样本，样本到原型型和正常关系，通过对受污染数据的全面探索，扩大了正常样本和异常样本之间的歧视。此外，HSCL是一种端到端的学习方法，可以在不进行微调的情况下有效地学习判别性表示。 HSCL在多种方案中实现了最先进的性能，例如单级分类和跨数据库检测。广泛的消融研究进一步验证了每个考虑的关系的有效性。该代码可在https://github.com/gaoangw/hscl上找到。
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为视觉细分标记图像是一项耗时的任务，尤其是在必须由专业专家注释者（例如土木工程）提供标签的应用领域中。在本文中，我们建议使用归因方法来利用专家注释者和在缺陷细分的情况下进行注释的专家注释之间的有价值的相互作用，以视觉检查民用基础架构。具体而言，对分类器进行了训练，可以检测缺陷，并与基于归因的方法和对抗性攀爬相结合，以生成和完善与分类输出相对应的分割掩码。这些用于在辅助标签框架中使用，在该框架中，注释者可以通过决定接受，拒绝或修改它们作为建议分割掩码与它们进行交互，并将交互记录为弱标签以进一步完善分类器。与对缺陷的手动注释相比，我们所提出的方法应用于自动视觉检查桥梁产生的现实数据集。
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