全类别通用！提升11%！CAReg：超越FSAD实现少样本异常检测！

文章预览

点击下方 卡片 ，关注 「3D视觉工坊」 公众号 选择 星标 ，干货第一时间送达 来源：3D视觉工坊 添加小助理：dddvision，备注：方向+学校/公司+昵称，拉你入群。文末附行业细分群 扫描下方二维码，加入 3D视觉知识星球 ，星球内凝聚了众多3D视觉实战问题，以及各个模块的学习资料： 近20门视频课程（星球成员免费学习） 、 最新顶会论文 、计算机视觉书籍 、 优质3D视觉算法源码 等。想要入门3D视觉、做项目、搞科研，欢迎扫码加入！ 0.这篇文章干了啥？ 这篇文章介绍了一种名为CAReg的新型训练方法，用于少样本异常检测（FSAD）。该方法通过学习跨不同类别的可泛化的注册技术，仅使用每个类别的正常图像。这使得模型能够在未见过的新领域中准确地将测试图像与其对应的支持（正常）图像进行配准，而无需重新训练或参数微调。实验结果表明， ………………………………