一种基于预训练网络重力波图像异常检测方法

本发明具体涉及一种基于预训练网络的重力波图像异常检测方法，包括：采集重力波光谱图像数据并进行预处理；对预处理后的重力波光谱图像进行数据维度压缩；基于预训练网络提取重力波光谱图像的特征；对提取的多层级特征进行聚合，采用自适应平均池化和双线性重新缩放技术融合不同层次的特征，生成补丁特征集；对补丁特征集进行特征采样；基于最近邻算法计算测试图像的异常分数，通过补丁特征与特征库的最近邻距离确定异常区域，并对异常区域进行定位。本发明通过从全局、局部两种粒度对重力波图像进行特征分析，从而可以充分利用图像特征对重力波图像进行异常检测并对异常区域进行标定。