突破工业视觉中小样本异常检测的极限:GraphCore

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前言   在小样本异常检测(FSAD)领域，高效的视觉特征对基于记忆库M的方法起着至关重要的作用。然而，这些方法没有考虑视觉特征与其旋转视觉特征之间的关系，极大地限制了异常检测性能。为了深入探索，本文揭示了旋转不变特征特性对基于工业的FSAD有重大影响。 Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! 原文：Pushing the limits of few-shot anomaly detection in industry vision: GraphCore 作者：Guoyang Xie、Jingbao Wang、Jiaqi Liu、Feng Zheng、Yaochu Jin 作者单位：Southern University of Science and Technology、University of Surrey、Bielefeld University 01 摘要     在小样本异常检测(FSAD)领域，高效的视觉特征对基于记忆库M的方法起着至关重要的作用。然而，这些方法没有考虑视觉特征与其 ………………………………