少量样本深度学习图片异常检测算法

少量样本深度学习图片异常检测算法是指在数据集较小的情况下，利用深度学习技术对图像中的异常情况进行识别的一种方法。通常，这种算法结合了深度神经网络（如卷积神经网络CNN）的强大特征提取能力和迁移学习的思想，可以有效地处理小规模训练数据。

1. 算法流程：
- **预处理**：对图像进行标准化、缩放等操作，减少噪声影响。
- **迁移学习**：利用大规模预训练模型（如VGG、ResNet或Inception等）提取图像的通用特征，然后在其基础上进行微调。
- **异常检测层**：添加专门针对异常检测设计的层（如自注意力机制或局部二值模式），以便于检测罕见或异常情况。
- **监督学习**：如果有的话，可以使用有标签的小样本正常图像作为正样本进行监督训练；对于无标签的数据，一般采用半监督或无监督学习策略。
- **异常评分**：计算每个像素或区域的异常得分，高分则标记为异常。