一种基于自监督学习和特征降噪的图像异常检测方法

本发明公开了一种基于自监督学习和特征降噪的图像异常检测方法，属于图像异常检测技术领域。包括深度特征提取、深度特征融合、深度特征重建、异常分割步骤。本发明充分利用深度学习模型多尺度特征的优点，对多尺度特征进行有效融合。同时，在融合多尺度特征之后，对其进行重建以实现降噪操作。并在模型最后添加分割头，以提升模型性能。与现有方法相比，本模型以同等级的参数量和训练成本达到了更好的异常检测效果。