一种基于非对称师生网络的背景抑制工业异常检测方法

本发明涉及一种基于非对称师生网络的背景抑制工业异常检测方法，包括：构建包含教师与学生网络的非对称特征重构网络，采用双重扰动策略生成训练信号：输入层扰动中，学生网络输入为正常图像叠加纹理噪声，教师网络输入保持目标物体区域纯净、背景区域施加与学生网络输入背景一致的纹理噪声；特征层扰动在学生网络特征瓶颈模块施加随机失活扰动；采用选择性层级特征对齐策略训练学生网络：从教师网络编码器和学生网络解码器选取八个中间层，分为低、高语义级组；通过重构损失优化学生网络，使其学习异常恢复重建；训练完成后冻结参数，再训练次级异常定位网络，其输出与特征空间距离图融合生成异常评分图。该方法可以提高异常检测的精度和鲁棒性。