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申请/专利权人：山东省计算中心(国家超级计算济南中心);山东山科数字经济研究院有限公司;青岛海尔智能技术研发有限公司
摘要：本发明提供了一种基于记忆专家指导的无监督异常检测方法及系统，涉及异常检测技术领域，所述方法包括：获取待检测缺陷图像；将待检测缺陷图像输入训练好的缺陷检测模型中进行检测，获得玻璃容器表面缺陷检测结果；缺陷检测模型包括依次连接的用于提取差异显著特征图的特征蒸馏网络和用于根据差异显著特征图生成缺陷检测结果的异常细化网络；特征蒸馏网络基于正态记忆专家帮助去噪学生网络学习正常样本，正态记忆专家中存储有教师网络根据正态样例特征得到的记忆向量，去噪学生网络根据所述记忆向量，对根据待检测缺陷图像生成的查询特征进行更新。本发明能够提高玻璃容器表面缺陷检测的准确性。
主权项：1.一种基于记忆专家指导的无监督异常检测方法，其特征在于，包括：获取待检测缺陷图像；将待检测缺陷图像输入训练好的缺陷检测模型中进行检测，获得玻璃容器表面缺陷检测结果；其中，缺陷检测模型包括依次连接的用于提取差异显著特征图的特征蒸馏网络和用于根据差异显著特征图生成缺陷检测结果的异常细化网络，所述差异显著特征图根据特征蒸馏网络的去噪学生网络和教师网络得到；特征蒸馏网络基于正态记忆专家帮助去噪学生网络学习正常样本，正态记忆专家中存储有教师网络根据正态样例特征更新的记忆向量，去噪学生网络根据所述记忆向量，对根据待检测缺陷图像生成的查询特征进行更新。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) 山东山科数字经济研究院有限公司 青岛海尔智能技术研发有限公司 一种基于记忆专家指导的无监督异常检测方法及系统
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