基于多尺度特征的无监督异常检测方法

本发明涉及计算机视觉技术领域，公开了一种基于多尺度特征的无监督异常检测方法，提出基于多尺度特征自适应无监督检测框架MSFA，对输入图像经过预训练网络进行处理后，提取多尺度中间特征图，所有特征图被展平并统一映射至固定维度，同时叠加位置编码；对提取的特征通过引入全局动态变换单元GDT与局部区域交互模块LRI进行处理，两者在编码器中协同执行，融合结果与引导参考表示结合，生成最终的重建特征图；将重建特征图与原始特征图进行逐层比对，计算重建误差与余弦相似度，生成多尺度异常评分，所有评分图被上采样至原始图像的尺寸，最终输出异常定位图。与现有技术相比，本发明在降低对局部冗余信息依赖的同时，显著增强了异常关键区域的识别能力。