小样本视觉异常检测方案，统一且无需训练，突破跨领域限制！（附论文及源码）

文章预览

以下 文 章来源于微信公众号：码科智能 作者： 码科智能 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/EABxH59OVAKUoTr-XgFUVg 本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系 后 台作删文处理 导读 视觉异常检测（VAD）广泛应用于工业、医疗等领域，但现有方法多为“一类一模型”，难以跨领域推广。中科院自动化所提出的UniVAD 方法打破这一局限，通过统一模型实现无需训练的泛化异常检测，适用于多领域异常识别，显著提升了VAD的通用性与可扩展性。 UniVAD仅提供一个正常样本作为参考，即可得到准确结果 视觉异常检测 (VAD) 旨在识别图像中偏离正常模式的异常样本，涵盖多个领域，包括工业、半导体和医疗领域。由于这些领域之间存在领域差距，现有的 VAD 方法通常采用定制的检测算法和模型架构，难以在不同领域推广。即使在同一领域内，当前的 VAD 方法也 经常遵循“一 ………………………………