一种基于预训练特征重构的无监督异常检测方法

本发明提供一种基于预训练特征重构的无监督异常检测方法，属于工业图像异常检测领域；本发明所述方法包括，多级特征提取器：利用预训练深度神经网络提取图像的多层级特征；特征重构网络：通过引入全局特征提取模块以增强重构能力；自监督学习策略：打乱特征布局以避免局部过拟合；计算重构特征和输入特征的相似度得到异常分数图；本发明将重构放在特征空间中进行，并通过提取全局特征和自监督学习策略增强模型重构能力，能够克服传统像素空间重构方法在异常检测应用中精度较低的问题。