自适应傅里叶压缩模型

异常更易暴露

自适应的傅里叶空间掩码有选择地保留正常图像特征,异常区域信息被压缩后难以重构,从而提升工业异常检测的辨別力。

Haote, Xu · Zhang, Yunlong · Chen, Xiaolu · Jing, Changxing · 孙丽岩 · 黄悦 · 丁兴号

IEEE Transactions on Industrial Informatics 2024

技术优势

异常难以重建

每个傅里叶系数包含图像全局信息,系数被稀疏采样后,局部异常信息被压缩,导致异常区域难以恢复。

掩码可学习

掩码与重建网络联合优化并施加稀疏约束,网络自动选择对正常图像恢复有利的系数,无需手工设计。

正常区域恢复好

引入傅里叶卷积模块,在部分信息丢失的情况下依然能准确重建正常区域,从而增大异常与正常样本的重建差异。

应用场景