Erkennung von Neuheiten mit Adversarial-Autoencodern
Unser Ansatz BK-AAND ermöglicht es, die Wahrscheinlichkeitsverteilung des gesamten Modells zu bestimmen, um sowohl das Signal als auch das Rauschen abzudecken. Unser Hauptziel ist die Neuheitserkennung in Bildern und das Management des Latenzraumverteilung, um sicherzustellen, dass sie die Verteilung der Inlier genau darstellen kann.
Effiziente Anomalieerkennung über mehrere lange Schwanzklassen hinweg mit lernbaren Klassennamen
LTAD kombiniert Anomalieerkennung durch Rekonstruktion und semantische Anomalieerkennung, um Anomalien über mehrere und lange Schwanzklassen hinweg zu erkennen, ohne auf Datensatzklassennamen angewiesen zu sein.
Hierarchische Gauß-Mischungs-Normalizing-Flow-Modellierung für eine einheitliche Anomalieerkennung
Eine neuartige hierarchische Gauß-Mischungs-Normalizing-Flow-Modellierung, die eine stärkere Darstellungsfähigkeit des Latenzraums von Normalizing Flows bietet, um die einheitliche Anomalieerkennung zu erreichen.
Dual Memory Bank für die Erkennung von Anomalien in der realen Welt
Das DMAD-Framework verwendet einen Dual Memory Bank, um sowohl normale als auch anomale Muster zu erfassen und eine verbesserte Darstellung für das Erlernen von Anomaliescores zu konstruieren. Dadurch kann DMAD sowohl unüberwachte als auch teilüberwachte Szenarien in einer einheitlichen (Multi-Klassen-) Einstellung effektiv handhaben.
Effiziente Anomalieerkennung durch Isolationsmechanismen: Eine Übersicht
Isolationsbasierte unüberwachte Anomalieerkennung ist ein neuartiger und effektiver Ansatz zur Identifizierung von Anomalien in Daten. Er basiert auf der Idee, dass Anomalien selten und von normalen Instanzen verschieden sind und daher durch zufälliges Partitionieren leicht isoliert werden können.
Anomalieerkennung durch Anpassung eines vortrainierten Vision-Sprache-Modells
Unser Ansatz CLIP-ADA ermöglicht eine genauere Anomalieerkennung und -lokalisierung, indem er lernbare Textprompts verwendet und eine Grob-zu-Fein-Strategie einsetzt, um die Darstellung von Anomalien zu verbessern.
Effiziente Erkennung und Analyse von Mikrogruppen in dimensionalen und nicht-dimensionalen Datensätzen
MCCATCH ist ein neuer Algorithmus, der Mikrogruppen von Ausreißern durch Auswertung eines "Oracle"-Plots erkennt. Er kann sowohl dimensionale als auch nicht-dimensionale Datensätze verarbeiten und sowohl Einzelausreißer als auch Mikrogruppen nach ihrer Anomalität bewerten.
Dual-Path Frequency Discriminators für Few-shot Anomaly Detection: Ein neuer Ansatz zur effektiven Anomalieerkennung
Anomalieerkennung mit Dual-Path Frequency Discriminators für effektive Few-shot Anomalieerkennung.
Unüberwachtes Distanzmetrik-Lernen für Anomalieerkennung in multivariaten Zeitreihen
Unüberwachtes Distanzmetrik-Lernen für Anomalieerkennung in multivariaten Zeitreihen durch FCM-wDTW.
Effektive Few-Shot Anomalieerkennung mit COFT-AD
Effektive Anomalieerkennung mit COFT-AD durch Kontrastives Feintuning und Verwendung von positiven und negativen Paaren.
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