我正在使用Autoencoder开发异常检测模型(用于PCB(，我正在使用免费GPU开发google Colab。因此，作为第一步，我试图构建我的自动编码器，并可视化我的训练数据的重建(没有缺陷的图片大小为1.3MP(。我建立了一个三层模型，150个时期的批量大小=2，它给了我很好的结果。我使用SSIM损失函数来计算测试照片(有异常的照片(和训练数据(没有异常的图片(之间的差异。这里的问题是，当我在一些文章中读到有可能在像素级别定位异常时，我想用HeatMap来可视化这些差异。。我想这与我们用来计算差值的损失函数有关。
你知道什么功能可以帮助我可视化/定位异常吗？
输出图像中何处的任务称为异常定位。有许多关于这个主题的学术论文寻求先进的方法。
当对图像使用重建自动编码器进行异常检测时，可以将输入图像和重建的输出图像之间的差计算为异常级图像。