一种构建二分类异常检测方法及装置

本发明涉及计算机视觉技术领域，具体提供了一种构建二分类异常检测方法及装置，首先，构建开放数据集和设计一个二分类双路分支模型架构，所述构建开放数据集时，使用聚类算法将所有正常样本分成互不相交的偶数组，每个组代表正常图片的一种模式，生成伪异常样本，增加异常样本多样性；二分类双路分支模型架构，采用双路结构，分为基础分支和校正分支，所述基础分支和校正分支采用不同的数据增强方式，增加数据分布差异。与现有技术相比，本发明能够避免模型在训练过程中对特定样本的过度拟合，提高模型在未知数据上的检测能力。