基于深度学习的工业图像异常定位（检测）综述

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  异常定位的定义 什么是AL? 人类视觉系统具有感知异常的固有能力——人不仅可以区分缺陷图像和非缺陷图像，即使他们以前从未见过任何缺陷样本，而且还可以很容易的指出图像中那些位置存在异常。异常定位（AL，anomaly localization）被引入学术界也是出于同样的目的，即教会机器以无监督的方式“发现”异常区域。在深度学习方法中，“无监督”意味着训练阶段只包含正常图像，没有任何缺陷样本。无监督范式下的AL方法首先避免了收集异常或缺陷样本的困难，这在监督方法中是无法避免的；因为在工业场景中，没有缺陷的正常图像远远多于异常样本。其次，在无监督方法中可以消除监督方法中训练样本的标记成本。最后，无监督方法还避免了标记偏差的影响，这在监督方法中常见。由于训练数据只有正常类，因此可以将其称为“半监督”。 ………………………………