GLAD: 全局和局部自适应扩散模型以实现更好的无监督异常检测

 原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。

通过引入合成异常样本和空间自适应特征融合方案，本文提出了一种全局和局部自适应扩散模型（GLAD）用于无监督异常检测，增加了灵活性并实现了无异常的重构，同时保留了尽可能多的正常信息。

最近的无监督异常检测方法依赖于辅助数据集或异常模拟样本，限制了适应能力。为解决此问题，提出了无先验异常生成范式和名为GRAD的无监督异常检测框架。GRAD包括扩散模型、自监督加权机制和基于补丁的检测器。实验证明了GRAD在异常检测准确性和推理速度方面的竞争力。

GRAD 基于补丁的检测器 扩散模型 无监督异常检测 自监督加权机制
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