DFP-AD: A Dynamic Frequency Prototype Framework for Unsupervised Anomaly Detection

2026-08-22

0

PRE

AI

DOI：10.1016/j.inffus.2026.104728

原文求助

摘要

En 中文

• 学习自适应频率原型用于无监督异常检测。 • 解耦高频率和低频率线索以改善结构建模。 • 相关性一致性损失改进特征-原型对齐。 • 跨频率调制实现自适应多尺度重建。 • 在多类、单类和少样本任务中均实现稳健性能。

Keyword:

Unsupervised anomaly detection

Prototype learning

Frequency modeling