这里对我最近的研究领域——工业图像上的异常检测中最新的一些进展做一个总结。主要总结的是在2019和2020的一些顶会上，关于Semi-supervised或者Unsupervised anomaly detection的一些比较有意思的文章，并给出我自己的一些看法。

目录

1. 简要地介绍一下什么是异常检测（anomaly detection）

2. 图像空间上的异常检测方法

2.1 MemAE：利用Memory抑制模型的泛化能力

2.2 Memory的进一步改进

2.3 利用bad quality reconstructed image做异常检测

2.4 利用image segmentation信息做异常检测

3. 特征空间上的异常检测方法

3.1 利用teacher和students的差异做异常检测

3.2 以patch为单位做SVDD

4. Loss profile 空间上做异常检测

5. 利用backpropagated gradient信息做异常检测

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