論文閱讀筆記《Anomaly Detection in Nanofibrous Materials by CNN-Based Self-Similarity》

核心思想   本文提出一種基於自相似度的異常檢測方法，核心思想在於正常樣本圖像之間的相似性更大，而缺陷樣本和正常樣本之間的相似性更小，如果某個樣本與正常樣本之間的最小距離都超過一個閾值時，就判定爲異常樣本。首先利用一個在ImageNet數據集上預訓練好的特徵提取網絡對正常樣本進行特徵提取，然後對特徵向量進行PCA降維，降維後再進行K-means聚類，每個類別中距離聚類中心最近的樣本就作爲這個類別的

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