A Prototype-Based Neural Network for Image Anomaly Detection and Localization
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Huang, Chao, Kang, Zhao, Wu, Hong |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2023
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Pro-AD: Learning Comprehensive Prototypes with Prototype-based Constraint for Multi-class Unsupervised Anomaly Detection
von: Zhou, Ziqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhou, Ziqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Exploring Intrinsic Normal Prototypes within a Single Image for Universal Anomaly Detection
von: Luo, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Luo, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Prototypical Learning Guided Context-Aware Segmentation Network for Few-Shot Anomaly Detection
von: Jiang, Yuxin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jiang, Yuxin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Reasoning-Driven Anomaly Detection and Localization with Image-Level Supervision
von: Jin, Yizhou, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Jin, Yizhou, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Distribution Prototype Diffusion Learning for Open-set Supervised Anomaly Detection
von: Wang, Fuyun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Fuyun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
AnomalyR1: A GRPO-based End-to-end MLLM for Industrial Anomaly Detection
von: Chao, Yuhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chao, Yuhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
AnomalyFactory: Regard Anomaly Generation as Unsupervised Anomaly Localization
von: Zhao, Ying
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhao, Ying
Veröffentlicht: (2024)
Commonsense Prototype for Outdoor Unsupervised 3D Object Detection
von: Wu, Hai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wu, Hai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
ProtoAnomalyNCD: Prototype Learning for Multi-class Novel Anomaly Discovery in Industrial Scenarios
von: Zhao, Botong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhao, Botong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SPENet: Self-guided Prototype Enhancement Network for Few-shot Medical Image Segmentation
von: Fan, Chao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Fan, Chao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Multi-class Image Anomaly Detection for Practical Applications: Requirements and Robust Solutions
von: Heo, Jaehyuk, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Heo, Jaehyuk, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Cephalometric Landmark Detection across Ages with Prototypical Network
von: Wu, Han, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wu, Han, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FastRef:Fast Prototype Refinement for Few-Shot Industrial Anomaly Detection
von: Tian, Long, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tian, Long, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Towards Efficient Pixel Labeling for Industrial Anomaly Detection and Localization
von: Li, Hanxi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Hanxi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Mixture Prototype Flow Matching for Open-Set Supervised Anomaly Detection
von: Wang, Fuyun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Fuyun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Prototype-Based Test-Time Adaptation of Vision-Language Models
von: Huang, Zhaohong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Huang, Zhaohong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Enhanced Prototypical Part Network (EPPNet) For Explainable Image Classification Via Prototypes
von: Atote, Bhushan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Atote, Bhushan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Dual Prototype-Conditioned Diffusion Model for Scalable Multi-Class Unsupervised Anomaly Detection in Large Category Spaces
von: Feng, Yaoxuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Feng, Yaoxuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
MAProtoNet: A Multi-scale Attentive Interpretable Prototypical Part Network for 3D Magnetic Resonance Imaging Brain Tumor Classification
von: Li, Binghua, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Binghua, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Industrial Anomaly Detection and Localization Using Weakly-Supervised Residual Transformers
von: Li, Hanxi, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Li, Hanxi, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Cell-Type Prototype-Informed Neural Network for Gene Expression Estimation from Pathology Images
von: Nishimura, Kazuya, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Nishimura, Kazuya, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Visual Prototype Conditioned Focal Region Generation for UAV-Based Object Detection
von: Li, Wenhao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Li, Wenhao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
UCF-Crime-DVS: A Novel Event-Based Dataset for Video Anomaly Detection with Spiking Neural Networks
von: Qian, Yuanbin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Qian, Yuanbin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
WMoE-CLIP: Wavelet-Enhanced Mixture-of-Experts Prompt Learning for Zero-Shot Anomaly Detection
von: Chen, Peng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Chen, Peng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
ASBench: Image Anomalies Synthesis Benchmark for Anomaly Detection
von: Zhang, Qunyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Qunyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Interpretable Multimodal Cancer Prototyping with Whole Slide Images and Incompletely Paired Genomics
von: Zhang, Yupei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Yupei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
How Low Can You Go? Surfacing Prototypical In-Distribution Samples for Unsupervised Anomaly Detection
von: Meissen, Felix, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Meissen, Felix, et al.
Veröffentlicht: (2023)
INP-Former++: Advancing Universal Anomaly Detection via Intrinsic Normal Prototypes and Residual Learning
von: Luo, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Luo, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Unified Anomaly Synthesis Strategy with Gradient Ascent for Industrial Anomaly Detection and Localization
von: Chen, Qiyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Qiyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Template-Based Feature Aggregation Network for Industrial Anomaly Detection
von: Luo, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Luo, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
AnomalyHybrid: A Domain-agnostic Generative Framework for General Anomaly Detection
von: Zhao, Ying
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhao, Ying
Veröffentlicht: (2025)
Support-Query Prototype Fusion Network for Few-shot Medical Image Segmentation
von: Wu, Xiaoxiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wu, Xiaoxiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Masked Reverse Knowledge Distillation Method Incorporating Global and Local Information for Image Anomaly Detection
von: Jiang, Yuxin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jiang, Yuxin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
AssemAI: Interpretable Image-Based Anomaly Detection for Manufacturing Pipelines
von: Prasad, Renjith, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Prasad, Renjith, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Query-guided Prototype Evolution Network for Few-Shot Segmentation
von: Cong, Runmin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cong, Runmin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Subspace-Guided Feature Reconstruction for Unsupervised Anomaly Localization
von: Hotta, Katsuya, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Hotta, Katsuya, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Prototype-Driven Adaptation for Few-Shot Object Detection
von: Huang, Yushen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Huang, Yushen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learn Suspected Anomalies from Event Prompts for Video Anomaly Detection
von: Tao, Chenchen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tao, Chenchen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Semantic Visual Anomaly Detection and Reasoning in AI-Generated Images
von: Tan, Chuangchuang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tan, Chuangchuang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Prototype-Based Image Prompting for Weakly Supervised Histopathological Image Segmentation
von: Tang, Qingchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tang, Qingchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Pro-AD: Learning Comprehensive Prototypes with Prototype-based Constraint for Multi-class Unsupervised Anomaly Detection
von: Zhou, Ziqing, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Exploring Intrinsic Normal Prototypes within a Single Image for Universal Anomaly Detection
von: Luo, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Prototypical Learning Guided Context-Aware Segmentation Network for Few-Shot Anomaly Detection
von: Jiang, Yuxin, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Reasoning-Driven Anomaly Detection and Localization with Image-Level Supervision
von: Jin, Yizhou, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Distribution Prototype Diffusion Learning for Open-set Supervised Anomaly Detection
von: Wang, Fuyun, et al.
Veröffentlicht: (2025)