如喝水一样产出创新点！18种工业异常检测顶会方案分享

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在实际的工业质量检测工作中，如何快速发现产品的异常区域是业内人士需要关注的重点。为了更高效地解决工业场景中的这一问题，近年来 工业异常检测 出现了许多值得一看的突破性成果，我简单整理了一部分，今天就来和同学们分享分享。 目前共有 18篇 ，都是 各大顶会（CVPR、ICLR等）中的高分论文 ，建议想发顶会的同学仔细研读。 扫码 添加小享，回复“ 工业异常检测 ”   免费领取 全部 论 文+源 码合集 MemSeg: A semi-supervised method for image surface defect detection using differences and commonalities 简述： MemSeg利用半监督学习检测图像表面缺陷，在训练阶段，明确学习正常与模拟异常样本差异，获得稳健分类面，同时用记忆池存储正常模式。在推理阶段，端到端判断异常区域。该方法在MVTec AD数据集上实现最优效果，并具有推理速度优势。 Multimodal Industria ………………………………