DRAEM+SSPCAB【异常检测：Block】

前言

来自2022.3CVPR的一篇论文，与DRAEM模型组合效果排名能到第四（papers with code网站统计）

SSPCAB模块原理（源码）

结构：带有掩码滤波与通道注意力模块的卷积块

思想：利用像素处周围的像素值预测此处的值，增加模型对相对位置信息的把握能力。

class SSPCAB(nn.Module)掩码滤波

使图像做好零填充后，在四个K位置使用卷积，数值合并后放在中央位置即M处。

class SELayer(nn.Module)通道注意力模块

将特征块的每个通道的特征矩阵求平均值，这样每个通道只有一个值。将这些值经过全连接层，经relu激活再经过全连接层和sigmoid激活。

超参数：d，h，r

损失函数

使用自监督的思想，是输入的张量与输出的张量比较，使用均方误差，如下。

实验

消融实验：卷积和大小的设置k/d/MAE or MSE/CA or SA or both。

对比实验：将模块应用到不同网络展示效果。