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基於深度學習之異常檢測
我們針對不同應用所研發的三種異常檢測模型僅需正常資料來訓練。對異常事件偵測,我們訓練一個自編碼器進行前景與光流的預測,異常行為偵測使用人物姿勢的估測,預測未來的人體姿勢,兩者皆以預測的誤差為異常分數。對於影像的瑕疵檢測,我們使用不同大小的截圖,令模型萃取特徵後與正常資料比對,以計算各區域的異常分數。
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