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朝多类异常检测迈进：对抗类别间干扰的类别感知统一模型探索
内容提要
本文提出了多种新颖的异常检测模型，包括基于对抗学习的类感知跨域检测变换器、层次高斯混合归一化流模型HGAD和扩散异常检测框架DiAD。这些模型通过引入先进技术，显著改善了异常检测性能，尤其在类别不平衡和标签不足问题上表现优越。实验结果显示，这些新模型在多个基准测试中超越了现有方法。
关键要点
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提出了一种基于对抗学习的类感知跨域检测变换器，解决了标签不足、类不平衡和模型性能下降的问题。
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研究了基于向量量化和原型导向的 Transformer 层次化模型，改善了多类别图像异常检测的性能。
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开发了 Myriad 模型，通过视觉专家的先验知识实现工业异常检测。
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提出了层次高斯混合归一化流模型 HGAD，显著改善了异常检测性能。
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提出了扩散异常检测框架 DiAD，适用于多类异常检测，实验结果超越了现有方法。
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提出了 DMAD 框架，处理无监督和半监督场景，增强了异常分数学习的表示能力。
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开发了 TranAD 模型，采用基于注意力的序列编码器，提高了异常观测值的检测效率。
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研究了结合重构方法与 Vision Transformer 的 ViTAD，取得了最先进的结果。
延伸问答
什么是类感知跨域检测变换器，它解决了哪些问题？
类感知跨域检测变换器是一种基于对抗学习的模型，旨在解决标签不足、类不平衡和模型性能下降的问题。
HGAD模型的主要优势是什么？
HGAD模型通过高斯混合建模避免了“同质化映射”问题，并在多个基准测试中显著改善了异常检测性能。
DiAD框架在多类异常检测中表现如何？
DiAD框架在多类异常检测中表现优越，实验结果显示其在MVTec-AD数据集上的检测效果超过了现有方法。
Myriad模型是如何实现工业异常检测的？
Myriad模型通过嵌入视觉专家的先验知识到大型语言模型中，实现了明确的异常检测和高质量的异常描述。
DMAD框架的创新之处是什么？
DMAD框架通过双重存储器计算正常和异常模式之间的特征距离，增强了异常分数学习的表示能力。
TranAD模型如何提高异常检测的效率？
TranAD模型采用基于注意力的序列编码器和聚焦得分自制约等方法，提高了异常观测值的检测效率。
