小样本异常检测FSAD，一种适用于标注数据稀缺情况下的异常检测技术。在仅有少量标注数据的情况下，它比传统方法更能提高准确性和效率，是工业监控、医疗诊断等领域的关键技术。 目前FSAD还存在很多问题等我们解决，不过换个思路想，这些都是可挖掘的创新方向，而且已经有效果绝赞的成果可参考，比如GraphCore，突破工业视觉极限，减少冗余视觉特征的数量；再比如CAReg，首个全类别通用的开源FSAD方法