异常检测和本地化是计算机视觉中的重要问题。最近，卷积神经网络（CNN）已被用于视觉检查。特别是，异常样本的稀缺性增加了这项任务的难度，并且无监督的基于倾斜的方法都会引起注意力。我们专注于学生 - 教师特征金字塔匹配（STPM），可以从少量时期的普通图像训练。在这里，我们提出了一种强大的方法，可以补偿STPM的缺点。提出的方法包括两个学生和两位教师，即一对学生 - 教师网络与STPM相同。其他学生 - 教师网络具有重建普通产品的功能的作用。通过从异常图像重建正常产品的特征，可以通过在它们之间的差异来检测具有更高精度的异常。新的学生 - 教师网络使用原始STPM的注意力模块和不同的教师网络。注意机制以成功重建输入图像中的普通区域。不同的教师网络可以防止与原始STPM相同的区域。从两个学生 - 教师网络获得的六个异常地图用于计算最终的异常地图。用于重建的学生教师网络具有与原始STPM相比的像素级别和图像级别的改进AUC分数。

The unsupervised anomaly localization task faces the challenge of missing anomaly sample training, detecting multiple types of anomalies, and dealing with the proportion of the area of multiple anomalies. A separate teacher-student feature imitation network structure and a multi-scale processing strategy combining an image and feature pyramid are proposed to solve these problems. A network module importance search method based on gradient descent optimization is proposed to simplify the network structure. The experimental results show that the proposed algorithm performs better than the feature modeling anomaly localization method on the real industrial product detection dataset in the same period. The multi-scale strategy can effectively improve the effect compared with the benchmark method.

与行业4.0的发展相一致，越来越多的关注被表面缺陷检测领域所吸引。提高效率并节省劳动力成本已稳步成为行业领域引起人们关注的问题，近年来，基于深度学习的算法比传统的视力检查方法更好。尽管现有的基于深度学习的算法偏向于监督学习，但这不仅需要大量标记的数据和大量的劳动力，而且还效率低下，并且有一定的局限性。相比之下，最近的研究表明，无监督的学习在解决视觉工业异常检测的高于缺点方面具有巨大的潜力。在这项调查中，我们总结了当前的挑战，并详细概述了最近提出的针对视觉工业异常检测的无监督算法，涵盖了五个类别，其创新点和框架详细描述了。同时，提供了包含表面图像样本的公开可用数据集的信息。通过比较不同类别的方法，总结了异常检测算法的优点和缺点。预计将协助研究社区和行业发展更广泛，更跨域的观点。

基于可视异常检测的内存模块的重建方法试图缩小正常样品的重建误差，同时将其放大为异常样品。不幸的是，现有的内存模块不完全适用于异常检测任务，并且异常样品的重建误差仍然很小。为此，这项工作提出了一种新的无监督视觉异常检测方法，以共同学习有效的正常特征并消除不利的重建错误。具体而言，提出了一个新颖的分区内存库（PMB）模块，以有效地学习和存储具有正常样本语义完整性的详细特征。它开发了一种新的分区机制和一种独特的查询生成方法，以保留上下文信息，然后提高内存模块的学习能力。替代探索了拟议的PMB和跳过连接，以使异常样品的重建更糟。为了获得更精确的异常定位结果并解决了累积重建误差的问题，提出了一个新型的直方图误差估计模块，以通过差异图像的直方图自适应地消除了不利的误差。它可以改善异常本地化性能而不会增加成本。为了评估所提出的异常检测和定位方法的有效性，在三个广泛使用的异常检测数据集上进行了广泛的实验。与基于内存模块的最新方法相比，提出的方法的令人鼓舞的性能证明了其优越性。

在工业应用中，无监督的异常检测是一项艰巨的任务，因为收集足够的异常样品是不切实际的。在本文中，通过共同探索锻造异常样品的有效生成方法和正常样品特征作为分割异常检测的指导信息，提出了一种新颖的自我监督指导性分割框架（SGSF）。具体而言，为确保生成的锻造异常样品有利于模型训练，提出了显着性增强模块（SAM）。 Sam引入了显着图来产生显着性Perlin噪声图，并制定了一种自适应分割策略，以在显着区域产生不规则的掩模。然后，将口罩用于生成伪造的异常样品作为训练的负样本。不幸的是，锻造和真实异常样品之间的分布差距使得基于锻造样品训练的模型难以有效定位真实异常。为此，提出了自我监督的指导网络（SGN）。它利用自我监督的模块提取无噪声的功能，并包含正常的语义信息作为分割模块的先验知识。分割模块具有正常模式段的知识，这些片段与指导特征不同。为了评估SGSF对异常检测的有效性，在三个异常检测数据集上进行了广泛的实验。实验结果表明，SGSF达到了最新的异常检测结果。

由于缺乏异常样品，因此仅具有正常样本的先验知识的异常检测才吸引更多的注意力。现有的基于CNN的像素重建方法遇到了两个问题。首先，重建源和目标是包含无法区分的语义信息的原始像素值。其次，CNN倾向于很好地重建正常样品和异常情况，使它们仍然很难区分。在本文中，我们提出异常检测变压器（ADTR）将变压器应用于重建预训练的特征。预训练的功能包含可区分的语义信息。同样，采用变压器限制以很好地重构异常，因此一旦重建失败，就可以轻松检测到异常。此外，我们提出了新的损失函数，使我们的方法与正常样本的情况以及具有图像级和像素级标记为异常的异常情况兼容。通过添加简单的合成或外部无关异常，可以进一步提高性能。广泛的实验是在包括MVTEC-AD和CIFAR-10在内的异常检测数据集上进行的。与所有基线相比，我们的方法取得了卓越的性能。

当前，借助监督学习方法，基于深度学习的视觉检查已取得了非常成功的成功。但是，在实际的工业场景中，缺陷样本的稀缺性，注释的成本以及缺乏缺陷的先验知识可能会使基于监督的方法无效。近年来，无监督的异常定位算法已在工业检查任务中广泛使用。本文旨在通过深入学习在工业图像中无视无视的异常定位中的最新成就来帮助该领域的研究人员。该调查回顾了120多个重要出版物，其中涵盖了异常定位的各个方面，主要涵盖了所审查方法的各种概念，挑战，分类法，基准数据集和定量性能比较。在审查迄今为止的成就时，本文提供了一些未来研究方向的详细预测和分析。这篇综述为对工业异常本地化感兴趣的研究人员提供了详细的技术信息，并希望将其应用于其他领域的异常本质。

Anomaly detection and localization are widely used in industrial manufacturing for its efficiency and effectiveness. Anomalies are rare and hard to collect and supervised models easily over-fit to these seen anomalies with a handful of abnormal samples, producing unsatisfactory performance. On the other hand, anomalies are typically subtle, hard to discern, and of various appearance, making it difficult to detect anomalies and let alone locate anomalous regions. To address these issues, we propose a framework called Prototypical Residual Network (PRN), which learns feature residuals of varying scales and sizes between anomalous and normal patterns to accurately reconstruct the segmentation maps of anomalous regions. PRN mainly consists of two parts: multi-scale prototypes that explicitly represent the residual features of anomalies to normal patterns; a multisize self-attention mechanism that enables variable-sized anomalous feature learning. Besides, we present a variety of anomaly generation strategies that consider both seen and unseen appearance variance to enlarge and diversify anomalies. Extensive experiments on the challenging and widely used MVTec AD benchmark show that PRN outperforms current state-of-the-art unsupervised and supervised methods. We further report SOTA results on three additional datasets to demonstrate the effectiveness and generalizability of PRN.

无监督的异常检测和定位对于采集和标记足够的异常数据时对实际应用至关重要。基于现有的基于表示的方法提取具有深度卷积神经网络的正常图像特征，并通过非参数分布估计方法表征相应的分布。通过测量测试图像的特征与估计分布之间的距离来计算异常分数。然而，当前方法无法将图像特征与易解基本分布有效地映射到局部和全局特征之间的关系，这些功能与识别异常很重要。为此，我们提出了使用2D标准化流动实现的FastFlow，并将其用作概率分布估计器。我们的FastFlow可用作具有任意深度特征提取器的插入式模块，如Reset和Vision变压器，用于无监督的异常检测和定位。在训练阶段，FastFlow学习将输入视觉特征转换为贸易分布并获得识别推理阶段中的异常的可能性。 MVTEC AD数据集的广泛实验结果显示，在具有各种骨干网络的准确性和推理效率方面，FastFlow在先前的最先进的方法上超越了先前的方法。我们的方法通过高推理效率达到异常检测中的99.4％AUC。

We propose a very fast frame-level model for anomaly detection in video, which learns to detect anomalies by distilling knowledge from multiple highly accurate object-level teacher models. To improve the fidelity of our student, we distill the low-resolution anomaly maps of the teachers by jointly applying standard and adversarial distillation, introducing an adversarial discriminator for each teacher to distinguish between target and generated anomaly maps. We conduct experiments on three benchmarks (Avenue, ShanghaiTech, UCSD Ped2), showing that our method is over 7 times faster than the fastest competing method, and between 28 and 62 times faster than object-centric models, while obtaining comparable results to recent methods. Our evaluation also indicates that our model achieves the best trade-off between speed and accuracy, due to its previously unheard-of speed of 1480 FPS. In addition, we carry out a comprehensive ablation study to justify our architectural design choices.

异常识别中的一个常见研究区域是基于纹理背景的工业图像异常检测。纹理图像的干扰和纹理异常的小型性是许多现有模型无法检测异常的主要原因。我们提出了一种异常检测策略，该策略根据上述问题结合了字典学习和归一流的流程。我们的方法增强了已经使用的两阶段异常检测方法。为了改善基线方法，这项研究增加了表示学习中的正常流程，并结合了深度学习和词典学习。在实验验证后，所有MVTEC AD纹理类型数据的改进算法超过了95 $ \％$检测精度。它显示出强大的鲁棒性。地毯数据的基线方法的检测准确性为67.9％。该文章已升级，将检测准确性提高到99.7％。

在图像中检测异常区域是工业监测中经常遇到的问题。一个相关的例子是对正常条件下符合特定纹理的组织和其他产品的分析，而缺陷会引入正常模式的变化。我们通过训练深层自动编码器来解决异常检测问题，我们表明，基于复杂的小波结构相似性（CW-SSIM）采用损失函数（CW-SSIM）与传统的自动编码器损失函数相比，这类图像上的检测性能出色。我们对众所周知的异常检测基准测试的实验表明，通过这种损失函数训练的简单模型可以实现可比性或优越的性能，从而利用更深入，更大，更大的计算要求的神经网络的最先进方法。

对象异常的检测对于工业过程至关重要，但是由于难以获得大量有缺陷的样本以及现实生活中无法预测的异常类型，因此无监督的异常检测和定位尤为重要。在现有的无监督异常检测和定位方法中，基于NF的方案取得了更好的结果。但是，两个子网（复杂函数）$ s_ {i}（u_ {i}）$和$ t_ {i}（u_ {i}）在nf中通常是多层的perceptrons，需要从2D扁平至1D，破坏了特征图中的空间位置关系并丢失空间结构信息。为了保留并有效提取空间结构信息，我们在这项研究中设计了一个复杂的函数模型，该模型具有交替的CBAM嵌入在堆叠的$ 3 \ times3 $全卷积中，该卷积能够保留并有效地在标准化流程模型中提取空间结构信息。 MVTEC AD数据集的广泛实验结果表明，Cainnflow基于CNN和Transformer Backbone网络作为特征提取器达到高级准确性和推理效率，并且Cainnflow可在MVTEC广告中获得$ 98.64 \％的像素级AUC $ 98.64 \％\％。

歧视性无监督的表面异常检测的最新面积取决于外部数据集用于合成异常训练图像的外部数据集。这种方法很容易出现近乎分布异常的失败，因为由于它们与无异常区域的相似性，因此很难现实地合成这些异常。我们提出了一个基于量化的特征空间表示的架构，该架构避免了图像级异常合成要求。在没有对异常的视觉特性做出任何假设的情况下，DSR通过对学到的量化特征空间进行采样，从而在特征级别生成异常，从而允许受控的近乎分布异常。 DSR在KSDD2和MVTEC异常检测数据集上实现了最新结果。关于具有挑战性的现实世界KSDD2数据集的实验表明，DSR明显优于其他无监督的表面异常检测方法，在异常检测中提高了10％的AP，并在异常定位中提高了35％的AP。

在表面缺陷检测中，由于阳性和负样品数量的极度失衡，基于阳性样本的异常检测方法已受到越来越多的关注。具体而言，基于重建的方法是最受欢迎的方法。但是，退出的方法要么难以修复异常的前景或重建清晰的背景。因此，我们提出了一个清晰的内存调制自动编码器。首先，我们提出了一个新颖的清晰内存调节模块，该模块将编码和内存编码结合在一起，以忘记和输入的方式，从而修复异常的前景和保存透明背景。其次，提出了一般人工异常产生算法来模拟尽可能逼真和特征富含特征的异常。最后，我们提出了一种新型的多量表特征残差检测方法，用于缺陷分割，这使缺陷位置更加准确。 CMA-AE使用五个基准数据集上的11种最先进方法进行比较实验，显示F1量的平均平均改善平均为18.6％。

无监督异常检测的本质是学习正常样品的紧凑分布并将异常值视为测试异常。同时，现实世界中的异常通常在高分辨率图像中尤其是工业应用中微妙而细粒度。为此，我们为无监督的异常检测和定位提出了一个新的框架。我们的方法旨在通过粗到1的比对过程从正常图像中学习致密和紧凑的分布。粗对齐阶段标准化了对象在图像和特征级别中的像素位置。然后，细胞对齐阶段密集地最大程度地提高了批处理中所有相应位置之间特征的相似性。为了仅使用正常图像来促进学习，我们提出了一个新的借口任务，称为“对齐阶段”，称为非对抗性学习。非对比度学习提取鲁棒和区分正常图像表示，而无需对异常样本进行假设，因此它使我们的模型能够推广到各种异常场景。对MVTEC AD和Bentech AD的两个典型工业数据集进行了广泛的实验表明，我们的框架有效地检测各种现实世界缺陷，并在工业无监督的异常检测中实现了新的最新技术。

我们提出了空间感知内存队列，用于从放射线照相图像中的内绘和检测异常（缩写为鱿鱼）。放射造影成像协议专注于特定的身体区域，因此在患者中产生具有良好相似性和产生复发解剖结构的图像。要利用此结构化信息，我们的鱿鱼包括一个新的内存队列和特征空间中的新型内绘制块。我们表明鱿鱼可以将根深蒂固的解剖结构分类为复发模式;在推理中，鱿鱼可以识别图像中的异常（看不见的图案）。鱿鱼在两个胸部X射线基准数据集上超过5点以上的未经监督异常检测到现有技术。此外，我们已经创建了一个新的数据集（Digitanatomy），其在胸部解剖学中合成空间相关和一致的形状。我们希望Digitanatomy可以促使异常检测方法的开发，评估和解释性，特别是用于射线照相成像。

Visual anomaly detection plays a crucial role in not only manufacturing inspection to find defects of products during manufacturing processes, but also maintenance inspection to keep equipment in optimum working condition particularly outdoors. Due to the scarcity of the defective samples, unsupervised anomaly detection has attracted great attention in recent years. However, existing datasets for unsupervised anomaly detection are biased towards manufacturing inspection, not considering maintenance inspection which is usually conducted under outdoor uncontrolled environment such as varying camera viewpoints, messy background and degradation of object surface after long-term working. We focus on outdoor maintenance inspection and contribute a comprehensive Maintenance Inspection Anomaly Detection (MIAD) dataset which contains more than 100K high-resolution color images in various outdoor industrial scenarios. This dataset is generated by a 3D graphics software and covers both surface and logical anomalies with pixel-precise ground truth. Extensive evaluations of representative algorithms for unsupervised anomaly detection are conducted, and we expect MIAD and corresponding experimental results can inspire research community in outdoor unsupervised anomaly detection tasks. Worthwhile and related future work can be spawned from our new dataset.

Obtaining ground truth data in medical imaging has difficulties due to the fact that it requires a lot of annotating time from the experts in the field. Also, when trained with supervised learning, it detects only the cases included in the labels. In real practice, we want to also open to other possibilities than the named cases while examining the medical images. As a solution, the need for anomaly detection that can detect and localize abnormalities by learning the normal characteristics using only normal images is emerging. With medical image data, we can design either 2D or 3D networks of self-supervised learning for anomaly detection task. Although 3D networks, which learns 3D structures of the human body, show good performance in 3D medical image anomaly detection, they cannot be stacked in deeper layers due to memory problems. While 2D networks have advantage in feature detection, they lack 3D context information. In this paper, we develop a method for combining the strength of the 3D network and the strength of the 2D network through joint embedding. We also propose the pretask of self-supervised learning to make it possible for the networks to learn efficiently. Through the experiments, we show that the proposed method achieves better performance in both classification and segmentation tasks compared to the SoTA method.

无监督的异常检测和定位是至关重要的任务，因为不可能收集和标记所有可能的异常。许多研究强调了整合本地和全球信息以实现异常分割的重要性。为此，对变压器的兴趣越来越大，它允许对远程内容相互作用进行建模。但是，对于大多数图像量表而言，通过自我注意力的全球互动通常太贵了。在这项研究中，我们介绍了Haloae，这是第一个基于Halonet的局部2D版本的自动编码器。使用Haloae，我们创建了一个混合模型，该模型结合了卷积和局部2D块的自我发项层，并通过单个模型共同执行异常检测和分割。我们在MVTEC数据集上取得了竞争成果，表明结合变压器的视觉模型可以受益于自我发挥操作的本地计算，并为其他应用铺平道路。