在对化学材料、服装、食品材料等进行装运检验时，必须从正常产品中检测出缺陷和杂质。下载188bet金宝搏
在下面的链接中，我分享了使用CAE检测和定位异常的代码，只使用图像进行训练。

在本演示中，您可以学习如何将变分自动编码器(VAE)应用于此任务，而不是CAE。
VAEs使用潜在空间上的概率分布，并从这个分布中抽取样本来生成新的数据。

(日本)
正常な画像のみ使ってCAEモデルを学習させ,正常な画像に紛れる異常をディープラーニングを用いて検出ならびに位置の特定を行えるコードを下記のリンクで紹介しました。
このデモでは代わりに变分Autoencoderを適用した
方法をご紹介します。
VAEは潜在変数に確率分布を使用し,この分布からサンプリングして新しいデータを生成するものです。

■使用深度学习(CAE)进行异常检测和定位
https://jp.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/72444-anomaly-detection-and-localization-using-deep-learning-cae

[Keyward]画像処理・ディープラーニング・DeepLearning・IPCVデモ・異常検出・外観検査・オートエンコーダー・サンプルコード・変分オートエンコーダ

■自动编码变分贝叶斯[2013]
Diederik P Kingma, Max Welling
https://arxiv.org/pdf/1312.6114.pdf