wideresnet50 工业异常检测

### 使用 WideResNet50 实现工业场景下异常检测 WideResNet50 是一种基于残差网络架构的深度学习模型，在图像分类任务上表现出色。为了将其应用于工业异常检测，可以借鉴 SimpleNet 的框架设计思路[^1]。 #### 构建特征提取器 WideResNet50 可作为强大的预训练特征提取器来替代 SimpleNet 中的基础特征提取部分。具体做法是从 WideResNet50 移除最后几层全连接层，保留卷积层用于特征图生成： ```python import torchvision.models as models from torch import nn class FeatureExtractor(nn.Module): def __init__(self, pretrained=True): super(FeatureExtractor, self).__init__() wide_resnet = models.wide_resnet50_2(pretrained=pretrained) layers = list(wide_resnet.children())[:-2] self.feature_extractor = nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): return self.feature_extractor(x) ``` #### 设计特征适配器 由于 WideResNet50 输出的特征维度较高，建议增加一层轻量级的特征转换模块，以便后续处理。此模块可采用简单的卷积操作降低通道数并调整空间分辨率： ```python class FeatureAdapter(nn.Module): def __init__(self, input_channels=2048, output_channels=256): super(FeatureAdapter, self).__init__() self.adapter = nn.Conv2d(input_channels, output_channels, kernel_size=1) def forward(self, features): adapted_features = self.adapter(features) return adapted_features ``` #### 异常特征生成与鉴别机制 对于异常特征生成和鉴别环节，可以根据实际需求选择合适的对比学习或自监督学习策略。这里提供一个简易版本的设计方案——通过重建损失函数衡量正常样本与其重构之间的差异度，从而识别异常情况： ```python class AnomalyGeneratorDiscriminator(nn.Module): def __init__(self, feature_dim=256): super(AnomalyGeneratorDiscriminator, self).__init__() # 定义编码解码结构或其他适合的方式 pass def anomaly_score(self, original_feature_map, reconstructed_feature_map): score = ((original_feature_map - reconstructed_feature_map)**2).mean(dim=[1, 2, 3]) return score ``` 整个流程中，输入图片先经过 `FeatureExtractor` 得到深层语义表示；再经由 `FeatureAdapter` 调整至合适尺寸；最终送入 `AnomalyGeneratorDiscriminator` 计算异常得分完成预测过程。