异常检测像素级的AUC和图像级的AUC计算方式有什么不同

异常检测中的像素级AUC和图像级AUC是两种不同的评估指标，用于衡量异常检测算法在像素级和图像级上的性能。

像素级AUC（Pixel-level AUC）：
像素级AUC是在像素级别上评估异常检测算法的性能。它将异常检测结果与真实的异常标记进行比较，并计算出在不同阈值下的真阳性率（True Positive Rate）和假阳性率（False Positive Rate），然后计算出ROC曲线下的面积（AUC）。在像素级AUC中，每个像素都被视为一个独立的样本来计算。

图像级AUC（Image-level AUC）：
图像级AUC是在图像级别上评估异常检测算法的性能。它将整个图像作为一个样本来计算，而不考虑图像内部的像素级别信息。在图像级AUC中，异常检测算法对每个图像给出一个异常得分，然后将这些得分与真实的异常标记进行比较，计算出ROC曲线下的面积（AUC）。

总结起来，像素级AUC关注每个像素的异常检测性能，而图像级AUC关注整个图像的异常检测性能。它们的计算方式和评估标准不同，适用于不同粒度的异常检测评估。在选择评估指标时，需要根据具体的任务和需求确定使用哪种方式来评估异常检测算法的性能。

相关问题

异常检测计算像素级AUC时正常图像也要计算吗

在进行像素级异常检测时，通常需要计算正常图像的像素级AUC（Area Under the Curve）。正常图像的AUC用于作为异常检测模型的基准性能评估指标，以确定模型在检测异常时的准确性。
计算像素级AUC时，正常图像通常被认为是负例，而异常图像被认为是正例。通过比较模型对正常图像和异常图像的预测结果，可以计算出一个AUC值，该值可以评估模型的性能。
因此，正常图像也是评估异常检测模型的一部分，需要在计算像素级AUC时进行考虑。

异常检测中图像级AUROC和像素级AUROC

图像级AUROC与像素级AUROC的区别
图像级AUROC（Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve at Image Level）和像素级AUROC（Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve at Pixel Level）是两种不同的评估方式，分别针对整体图像分类和局部异常区域检测的效果。
图像级AUROC
图像级AUROC主要用于判断整个图像是否存在异常。其核心在于将整张图像视为单一单元进行预测，即模型需要区分一张图像是正常还是异常。该指标通过比较模型预测的概率分布与真实标签来计算真阳性率（True Positive Rate, TPR）和假阳性率（False Positive Rate, FPR），最终绘制ROC曲线并计算AUC值[^2]。
计算方法

对每张测试图像生成一个全局评分，表示该图像属于异常类别的可能性。
将这些评分按照降序排列，并设定一系列阈值。
针对每个阈值统计TPR和FPR。
绘制ROC曲线并计算曲线下面积作为AUROC值。

像素级AUROC
像素级AUROC则关注更细粒度的信息——具体哪些像素被判定为异常。此指标适用于场景中存在部分区域异常的情况，例如工业缺陷检测中的裂缝或污渍位置标注。相比于图像级AUROC，像素级AUROC更加注重空间精度[^1]。
计算方法

模型输出一幅热力图（Anomaly Map），其中每个像素对应一个异常得分。
使用逐像素的真实掩码（Ground Truth Mask）标记实际的异常区域。
同样采用多组阈值划分正负样本集合，记录对应的TPR和FPR。
构建ROC曲线并通过积分求得AUC值得分。

主要区别总结

特性
图像级AUROC
像素级AUROC

目标
判断整幅图片是否含有异常
定位具体的异常像素范围

输入形式
单一数值代表全图异常概率
热力图描述各处可能存在的问题程度

适用场合
不关心细节只在乎总体状态的应用
要求精准指出哪里出现问题的任务

import numpy as np
from sklearn.metrics import roc_auc_score

# 示例数据 - 图像级 AUROC 的简单实现
image_level_labels = np.array([0, 1, 1, 0]) # 正常/异常标签 (0=normal, 1=anomalous)
image_level_scores = np.array([0.1, 0.8, 0.7, 0.2]) # 异常置信度分数
image_auroc = roc_auc_score(image_level_labels, image_level_scores)

print(f"Image-level AUROC: {image_auroc}")

# 示例数据 - 像素级 AUROC 的简单实现
pixel_level_masks = np.random.randint(0, 2, size=(100)) # 地面实况二进制掩模
pixel_level_anomaly_maps = np.random.rand(100) # 连续值异常映射
pixel_auroc = roc_auc_score(pixel_level_masks, pixel_level_anomaly_maps)

print(f"Pixel-level AUROC: {pixel_auroc}")