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作者 | 一只AI 编辑 | AILab笔记 点击下方 卡片 ，关注“ 3D视觉之心 ”公众号 第一时间获取 3D视觉干货 >> 点击进入→ 3D视觉之心技术交流群 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 期刊/会议：arXiv 2023 引用格式：Xie G, Wang J, Liu J, et al. Pushing the limits of fewshot anomaly detection in industry vision: Graphcore[J]. arXiv preprint arXiv:2301.12082, 2023. 在线链接：https://arxiv.org/pdf/2301.12082 综述：黎某某 排版：YBF 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
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