MNAD:在PyTorch中“学习记忆指导的异常检测正常性”（CVPR 2020）的正式实施

PyTorch实施“学习内存指导的异常检测正常性” 这是论文“学习内存指导的异常检测正常性（CVPR 2020）”的实现。 有关更多信息，请查看项目站点[]和论文[ ]。 依存关系 Python 3.6 PyTorch 1.1.0 脾气暴躁的 斯克莱恩 数据集 USCD Ped2 [] 中大大道[] ShanghaiTech [] 这些数据集来自“用于异常检测的未来帧预测-新基准（CVPR 2018）”的官方github。 将数据dataset下载到数据dataset文件夹中，例如./dataset/ped2/ 更新 21年2月4日：我们上传了基于重建方法的代码，并预先训练了用于Ped2重建，大道预测和大道重建的方法。 训练 训练和测试代码基于预测方法 现在，您可以基于预测和重构方法对代码进行隐含标记。 这些代码基本上是基于预测方法的，您可以轻松地将其实现为 git c