摘要
一种计算机实现系统和方法涉及异常检测。从分布中图像数据集的第一图像集合获得第一源图像并从分布中图像数据集的第二图像集合获得第二源图像。扩散模型使用所述第一源图像和所述第二源图像来生成经修改的图像。针对所述第一源图像自动地生成非异常标签。还针对所述第二源图像生成非异常标签。针对经修改的图像生成异常标签。创建训练数据集。所述训练数据集至少包括具有非异常标签的第一源图像、具有非异常标签的第二源图像以及具有异常标签的经修改的图像。使用所述训练数据集来训练或微调机器学习模型。所述机器学习模型被配置成执行异常检测的任务。
技术关键词
机器学习模型
图像
标签
计算机可读数据
控制促动器
异常数据
传感器
分类器
介质
处理器
风格
数据通信
指令
系统为您推荐了相关专利信息
自动检测方法
识别电气设备
噪声强度
自动检测系统
在线监测技术
声学特征
语音识别方法
语音识别模型
样本
非暂态计算机可读存储介质
深度学习网络
图像分割方法
CT图像数据
频率
注意力
诊断预测模型
多尺度特征提取
数字病理切片图像
集成学习模型
深度残差网络
掩膜矩阵
定位方法
栅格
膨胀单元
建立空间坐标系