GANomaly

2022年5月10日 — GANomaly是一种基于生成对抗网络的异常检测模型。本文介绍了GANomaly的网络结构、模型训练和测试方法，并对其代码进行了分析。

GANomaly is an anomaly detection model that employs adversarial training to capture the data distribution. In some aspects, it's very similar to the adversarial ...

2018年9月13日 — GANomaly以编码器-解码器-编码器设计模型，通过对比编码得到的潜在变量和重构编码得到的潜在变量差异从而判断是否为异常样本。文章实现了在无异常样本训练 ...

This repo is no longer maintained. GANomaly implementation has been added to anomalib, the largest public collection of ready-to-use deep learning anomaly ...

由 S Akcay 著作 · 2018 · 被引用 1399 次 — GANomaly: Semi-Supervised Anomaly Detection via Adversarial Training. Authors:Samet Akcay, Amir Atapour-Abarghouei, Toby P. Breckon.

要做基于GANomaly的异常检测实验，需要准备大量的OK样本和少量的NG样本。找不到合适的数据集怎么办？很简单，随便找个开源的分类数据集，将其中一个类别的样本当作异常类别 ...

本研究中，我們提出基於GANomaly網路方法，該模型結合GAN與Autoencoder的思想，使訓練過程更加穩定。並透過比較正常與異常聲音之間的差異，進而檢測出設備是否出現問題。

2019年7月30日 — GANomaly 只用正常的資料訓練Autoencoder，所以我們可以預期這個Autoencoder 只有在測試資料是正常時，才在重畫出一張相似的圖片。當畫出來的資料不像原本 ...

2020年11月3日 — 核心思想. 本文提出一种基于半监督GAN的异常检测算法，主要的创新点在于在自动编码器之后，又增加了一个编码器，构成了“编码-解码-编码”的结构，通过 ...