异常检测(四): Towards Total Recall in Industrial Anomaly Detection

2023-12-09 23:32

本文主要是介绍异常检测(四): Towards Total Recall in Industrial Anomaly Detection,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

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这是在MVTec AD数据集上排名第一的论文,其检测准确率和分割准确率分别达到了99.1%和98.1%

【摘要】
在大规模的工业制造中,检测出有缺陷的部分是至关重要的环节,基于正常的无缺陷图像来拟合模型。尽管为每个类别手动设置解决方案是可能的,但目标是构建一个系统能同时自动在许多不同类别任务上效果良好。最好的方法是将ImageNet模型的嵌入向量和异常检测模型相结合。本文中,我们扩展这一工作,提出了PathCore, 其使用正常的块特征的最具代表性的记忆存储库。PatchCore提供了有竞争力的推理时间,同时在检测和定位方面实现了最先进的性能。
【引言】
人类在仅看到少量正常示例后能区分预期的变化和异常。在许多工业场景下,得到正常产品的图像是容易的,但是指定全部的预期缺陷变化是代价昂贵和复杂的。

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