如何减少图像异常检测中的假阴性？

Question

我目前正在一个质量检查项目工作，我需要开发一个程序，可以检测不规则零件。我面临的问题是，我没有太多的不规则样本(只有7个以上的3000多个常规样本)。我尝试了CNN，但由于样本数量不平衡，模型检测所有的规则，所以我正在探索的方法是使用异常检测算法。我也尝试了自动编码器，但由于规则和不规则之间的差别很小，我无法获得任何好的结果。到目前为止，给我最好结果的方法是结合局部离群点因子和特征提取器(HOG)。唯一的问题是，即使调整了算法的参数，它仍然给我假阳性(正常样本被标记为不规则)，这对于这个应用程序是不可接受的。我能在这个过程中加入什么来消除假阳性吗？你能给我推荐其他方法吗？我真的很感谢你的帮助:)

Answer 1

使用焦损函数，因为你有不平衡的数据，或者你可以尝试数据增强技术。