We propose a novel reconstruction-based model for anomaly detection, called Y-GAN. The model consists of a Y-shaped auto-encoder and represents images in two separate latent spaces. The first captures meaningful image semantics, key for representing (normal) training data, whereas the second encodes low-level residual image characteristics. To ensure the dual representations encode mutually exclusive information, a disentanglement procedure is designed around a latent (proxy) classifier. Additionally, a novel consistency loss is proposed to prevent information leakage between the latent spaces. The model is trained in a one-class learning setting using normal training data only. Due to the separation of semantically-relevant and residual information, Y-GAN is able to derive informative data representations that allow for efficient anomaly detection across a diverse set of anomaly detection tasks. The model is evaluated in comprehensive experiments with several recent anomaly detection models using four popular datasets, i.e., MNIST, FMNIST and CIFAR10, and PlantVillage.

识别异常是指检测不像训练数据分布的样本。许多生成模型已被用于寻找异常，以及其中，基于生成的对抗网络（GaN）的方法目前非常受欢迎。 GANS主要依靠这些模型的丰富上下文信息来识别实际培训分布。在这一类比之后，我们建议了基于GANS -A组合的新型无人监督模型和甘甘。此外，引入了一种新的评分功能，以靶向异常，其中鉴别器的内部表示和发电机的视觉表示的线性组合加上自动化器的编码表示，共同定义所提出的异常得分。该模型进一步评估了诸如SVHN，CIFAR10和MNIST之类的基准数据集以及白血病图像的公共医疗数据集。在所有实验中，我们的模型表现出现有的对应物，同时略微改善推理时间。

Anomaly detection is a classical problem in computer vision, namely the determination of the normal from the abnormal when datasets are highly biased towards one class (normal) due to the insufficient sample size of the other class (abnormal). While this can be addressed as a supervised learning problem, a significantly more challenging problem is that of detecting the unknown/unseen anomaly case that takes us instead into the space of a one-class, semi-supervised learning paradigm. We introduce such a novel anomaly detection model, by using a conditional generative adversarial network that jointly learns the generation of high-dimensional image space and the inference of latent space. Employing encoder-decoder-encoder sub-networks in the generator network enables the model to map the input image to a lower dimension vector, which is then used to reconstruct the generated output image. The use of the additional encoder network maps this generated image to its latent representation. Minimizing the distance between these images and the latent vectors during training aids in learning the data distribution for the normal samples. As a result, a larger distance metric from this learned data distribution at inference time is indicative of an outlier from that distribution -an anomaly. Experimentation over several benchmark datasets, from varying domains, shows the model efficacy and superiority over previous state-of-the-art approaches.

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。

新奇检测是识别不属于目标类分布的样本的任务。在培训期间，缺乏新颖的课程，防止使用传统分类方法。深度自动化器已被广泛用作许多无监督的新奇检测方法的基础。特别地，上下文自动码器在新颖的检测任务中已经成功了，因为他们通过从随机屏蔽的图像重建原始图像来学习的更有效的陈述。然而，上下文AutoEncoders的显着缺点是随机屏蔽不能一致地涵盖输入图像的重要结构，导致次优表示 - 特别是对于新颖性检测任务。在本文中，为了优化输入掩蔽，我们设计了由两个竞争网络，掩模模块和重建器组成的框架。掩码模块是一个卷积的AutoEncoder，用于生成涵盖最重要的图像的最佳掩码。或者，重建器是卷积编码器解码器，其旨在从屏蔽图像重建未受带的图像。网络训练以侵略的方式训练，其中掩模模块生成应用于给予重构的图像的掩码。以这种方式，掩码模块寻求最大化重建错误的重建错误最小化。当应用于新颖性检测时，与上下文自动置换器相比，所提出的方法学习语义上更丰富的表示，并通过更新的屏蔽增强了在测试时间的新颖性检测。 MNIST和CIFAR-10图像数据集上的新奇检测实验证明了所提出的方法对尖端方法的优越性。在用于新颖性检测的UCSD视频数据集的进一步实验中，所提出的方法实现了最先进的结果。

机器学习模型通常会遇到与训练分布不同的样本。无法识别分布（OOD）样本，因此将该样本分配给课堂标签会显着损害模​​型的可靠性。由于其对在开放世界中的安全部署模型的重要性，该问题引起了重大关注。由于对所有可能的未知分布进行建模的棘手性，检测OOD样品是具有挑战性的。迄今为止，一些研究领域解决了检测陌生样本的问题，包括异常检测，新颖性检测，一级学习，开放式识别识别和分布外检测。尽管有相似和共同的概念，但分别分布，开放式检测和异常检测已被独立研究。因此，这些研究途径尚未交叉授粉，创造了研究障碍。尽管某些调查打算概述这些方法，但它们似乎仅关注特定领域，而无需检查不同领域之间的关系。这项调查旨在在确定其共同点的同时，对各个领域的众多著名作品进行跨域和全面的审查。研究人员可以从不同领域的研究进展概述中受益，并协同发展未来的方法。此外，据我们所知，虽然进行异常检测或单级学习进行了调查，但没有关于分布外检测的全面或最新的调查，我们的调查可广泛涵盖。最后，有了统一的跨域视角，我们讨论并阐明了未来的研究线，打算将这些领域更加紧密地融为一体。

在视觉检查形式中对纹理表面进行工业检查的最新进展使这种检查成为可能，以实现高效，灵活的制造系统。我们提出了一个无监督的特征内存重排网络（FMR-NET），以同时准确检测各种纹理缺陷。与主流方法一致，我们采用了背景重建的概念。但是，我们创新地利用人工合成缺陷来使模型识别异常，而传统智慧仅依赖于无缺陷的样本。首先，我们采用一个编码模块来获得纹理表面的多尺度特征。随后，提出了一个基于对比的基于学习的内存特征模块（CMFM）来获得判别性表示，并在潜在空间中构建一个正常的特征记忆库，可以用作补丁级别的缺陷和快速异常得分。接下来，提出了一个新型的全球特征重排模块（GFRM），以进一步抑制残余缺陷的重建。最后，一个解码模块利用还原的功能来重建正常的纹理背景。此外，为了提高检查性能，还利用了两阶段的训练策略进行准确的缺陷恢复改进，并且我们利用一种多模式检查方法来实现噪声刺激性缺陷定位。我们通过广泛的实验来验证我们的方法，并通过多级检测方法在协作边缘进行实用的部署 - 云云智能制造方案，表明FMR-NET具有先进的检查准确性，并显示出巨大的使用潜力在启用边缘计算的智能行业中。

异常检测是确定不符合正常数据分布的样品。由于异常数据的无法获得，培训监督的深神经网络是一项繁琐的任务。因此，无监督的方法是解决此任务的常见方法。深度自动编码器已被广泛用作许多无监督的异常检测方法的基础。但是，深层自动编码器的一个显着缺点是，它们通过概括重建异常值来提供不足的表示异常检测的表示。在这项工作中，我们设计了一个对抗性框架，该框架由两个竞争组件组成，一个对抗性变形者和一个自动编码器。对抗性变形器是一种卷积编码器，学会产生有效的扰动，而自动编码器是一个深层卷积神经网络，旨在重建来自扰动潜在特征空间的图像。这些网络经过相反的目标训练，在这种目标中，对抗性变形者会产生用于编码器潜在特征空间的扰动，以最大化重建误差，并且自动编码器试图中和这些扰动的效果以最大程度地减少它。当应用于异常检测时，该提出的方法会由于对特征空间的扰动应用而学习语义上的富裕表示。所提出的方法在图像和视频数据集上的异常检测中优于现有的最新方法。

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。

Obtaining models that capture imaging markers relevant for disease progression and treatment monitoring is challenging. Models are typically based on large amounts of data with annotated examples of known markers aiming at automating detection. High annotation effort and the limitation to a vocabulary of known markers limit the power of such approaches. Here, we perform unsupervised learning to identify anomalies in imaging data as candidates for markers. We propose AnoGAN, a deep convolutional generative adversarial network to learn a manifold of normal anatomical variability, accompanying a novel anomaly scoring scheme based on the mapping from image space to a latent space. Applied to new data, the model labels anomalies, and scores image patches indicating their fit into the learned distribution. Results on optical coherence tomography images of the retina demonstrate that the approach correctly identifies anomalous images, such as images containing retinal fluid or hyperreflective foci.

在运行时检测新颖类的问题称为开放式检测，对于各种现实世界应用，例如医疗应用，自动驾驶等。在深度学习的背景下进行开放式检测涉及解决两个问题：（i）：（i）必须将输入图像映射到潜在表示中，该图像包含足够的信息来检测异常值，并且（ii）必须学习一个可以从潜在表示中提取此信息以识别异常情况的异常评分函数。深度异常检测方法的研究缓慢进展。原因之一可能是大多数论文同时引入了新的表示学习技术和新的异常评分方法。这项工作的目的是通过提供分别衡量表示学习和异常评分的有效性的方法来改善这种方法。这项工作做出了两项方法论贡献。首先是引入甲骨文异常检测的概念，以量化学习潜在表示中可用的信息。第二个是引入Oracle表示学习，该学习产生的表示形式可以保证足以准确的异常检测。这两种技术可帮助研究人员将学习表示的质量与异常评分机制的性能分开，以便他们可以调试和改善系统。这些方法还为通过更好的异常评分机制改善了多少开放类别检测提供了上限。两个牙齿的组合给出了任何开放类别检测方法可以实现的性能的上限。这项工作介绍了这两种Oracle技术，并通过将它们应用于几种领先的开放类别检测方法来演示其实用性。

我们表明，在AutoEncoders（AE）的潜在空间中使用最近的邻居显着提高了单一和多级上下文中半监督新颖性检测的性能。通过学习来检测新奇的方法，以区分非新颖培训类和所有其他看不见的课程。我们的方法利用了最近邻居的重建和给定输入的潜在表示的潜在邻居的结合。我们证明了我们最近的潜在邻居（NLN）算法是内存和时间效率，不需要大量的数据增强，也不依赖于预先训练的网络。此外，我们表明NLN算法很容易应用于多个数据集而无需修改。此外，所提出的算法对于AutoEncoder架构和重建错误方法是不可知的。我们通过使用重建，剩余或具有一致损耗，验证了多个不同的自动码架构，如诸如香草，对抗和变形自身额度的各种标准数据集的方法。结果表明，NLN算法在多级案例的接收器操作特性（AUROC）曲线性能下授予面积增加17％，为单级新颖性检测8％。

我们如何检测异常：也就是说，与给定的一组高维数据（例如图像或传感器数据）显着不同的样品？这是众多应用程序的实际问题，也与使学习算法对意外输入更强大的目标有关。自动编码器是一种流行的方法，部分原因是它们的简单性和降低维度的能力。但是，异常评分函数并不适应正常样品范围内重建误差的自然变化，这阻碍了它们检测实际异常的能力。在本文中，我们从经验上证明了局部适应性对具有真实数据的实验中异常评分的重要性。然后，我们提出了新颖的自适应重建基于错误的评分方法，该方法根据潜在空间的重建误差的局部行为来适应其评分。我们表明，这改善了各种基准数据集中相关基线的异常检测性能。

随着脑成像技术和机器学习工具的出现，很多努力都致力于构建计算模型来捕获人脑中的视觉信息的编码。最具挑战性的大脑解码任务之一是通过功能磁共振成像（FMRI）测量的脑活动的感知自然图像的精确重建。在这项工作中，我们调查了来自FMRI的自然图像重建的最新学习方法。我们在架构设计，基准数据集和评估指标方面检查这些方法，并在标准化评估指标上呈现公平的性能评估。最后，我们讨论了现有研究的优势和局限，并提出了潜在的未来方向。

We consider the problem of anomaly detection in images, and present a new detection technique. Given a sample of images, all known to belong to a "normal" class (e.g., dogs), we show how to train a deep neural model that can detect out-of-distribution images (i.e., non-dog objects). The main idea behind our scheme is to train a multi-class model to discriminate between dozens of geometric transformations applied on all the given images. The auxiliary expertise learned by the model generates feature detectors that effectively identify, at test time, anomalous images based on the softmax activation statistics of the model when applied on transformed images. We present extensive experiments using the proposed detector, which indicate that our technique consistently improves all known algorithms by a wide margin.1 Unless otherwise mentioned, the use of the adjective "normal" is unrelated to the Gaussian distribution.32nd Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2018),

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。

半监督异常检测旨在使用在正常数据上培训的模型来检测来自正常样本的异常。随着近期深度学习的进步，研究人员设计了高效的深度异常检测方法。现有作品通常使用神经网络将数据映射到更具内容性的表示中，然后应用异常检测算法。在本文中，我们提出了一种方法，DASVDD，它共同学习AutoEncoder的参数，同时最小化其潜在表示上的封闭超球的音量。我们提出了一个异常的分数，它是自动化器的重建误差和距离潜在表示中封闭边距中心的距离的组合。尽量减少这种异常的分数辅助我们在培训期间学习正常课程的潜在分布。包括异常分数中的重建错误确保DESVDD不受常见的极度崩溃问题，因为DESVDD模型不会收敛到映射到潜在表示中的恒定点的常量点。几个基准数据集上的实验评估表明，该方法优于常用的最先进的异常检测算法，同时在不同的异常类中保持鲁棒性能。

人脑解剖图像的专家解释是神经放射学的中心部分。已经提出了几种基于机器学习的技术来协助分析过程。但是，通常需要对ML模型进行培训以执行特定的任务，例如脑肿瘤分割或分类。相应的培训数据不仅需要费力的手动注释，而且人脑MRI中可以存在多种异常 - 甚至同时发生，这使得所有可能的异常情况都非常具有挑战性。因此，可能的解决方案是一种无监督的异常检测（UAD）系统，可以从健康受试者的未标记数据集中学习数据分布，然后应用以检测​​分布样本。然后，这种技术可用于检测异常 - 病变或异常，例如脑肿瘤，而无需明确训练该特定病理的模型。过去已经为此任务提出了几种基于变异的自动编码器（VAE）技术。即使它们在人为模拟的异常情况下表现良好，但其中许多在检测临床数据中的异常情况下表现较差。这项研究提出了“上下文编码” VAE（CEVAE）模型的紧凑版本，并结合了预处理和后处理步骤，创建了UAD管道（Strega）（Strega），该步骤对临床数据更强大，并显示其在检测到其检测方面的适用性脑MRI中的肿瘤等异常。 The proposed pipeline achieved a Dice score of 0.642$\pm$0.101 while detecting tumours in T2w images of the BraTS dataset and 0.859$\pm$0.112 while detecting artificially induced anomalies, while the best performing baseline achieved 0.522$\pm$0.135 and 0.783$\ PM分别为0.111美元。

当前的无监督异常定位方法依赖于生成模型来学习正常图像的分布，后来用于识别从重建图像上的错误中得出的潜在异常区域。但是，几乎所有先前的文献的主要局限性是需要使用异常图像来设置特定于类的阈值以定位异常。这限制了它们在现实的情况下的可用性，其中通常只能访问正常数据。尽管存在这一主要缺点，但只有少量作品通过在培训期间将监督整合到注意地图上，从而解决了这一限制。在这项工作中，我们提出了一种新颖的公式，不需要访问异常的图像来定义阈值。此外，与最近的工作相反，提出的约束是以更有原则的方式制定的，在约束优化方面利用了知名的知识。特别是，对先前工作中注意图的平等约束被不平等约束所取代，这允许更具灵活性。此外，为了解决基于惩罚的功能的局限性，我们采用了流行的对数栏方法的扩展来处理约束。最后，我们提出了一个替代正规化项，该项最大化了注意图的香农熵，从而减少了所提出模型的超参数量。关于脑病变细分的两个公开数据集的全面实验表明，所提出的方法基本上优于相关文献，为无监督病变细分建立了新的最新结果，而无需访问异常图像。

We aim at constructing a high performance model for defect detection that detects unknown anomalous patterns of an image without anomalous data. To this end, we propose a two-stage framework for building anomaly detectors using normal training data only. We first learn self-supervised deep representations and then build a generative one-class classifier on learned representations. We learn representations by classifying normal data from the CutPaste, a simple data augmentation strategy that cuts an image patch and pastes at a random location of a large image. Our empirical study on MVTec anomaly detection dataset demonstrates the proposed algorithm is general to be able to detect various types of real-world defects. We bring the improvement upon previous arts by 3.1 AUCs when learning representations from scratch. By transfer learning on pretrained representations on ImageNet, we achieve a new state-of-theart 96.6 AUC. Lastly, we extend the framework to learn and extract representations from patches to allow localizing defective areas without annotations during training.