CVPR 2024 | RealNet：从数据生成到模型训练的最新工业异常检测

文章预览

前言   论文提出了一种创新的自监督异常检测框架RealNet，集成了三个核心组件：可控制强度的扩散异常合成（SDAS）、异常感知特征选择（AFS）和重构残差选择（RRS）。这些组件通过协同作用，使RealNet能够有效地利用大规模预训练模型来进行异常检测，同时保持计算开销在合理的低范围内。RealNet为未来利用预训练特征重构技术进行异常检测的研究提供了灵活的基础。通过大量实验，展示了RealNet在处理多样化的实际异常检测挑战方面的能力。 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!! 论文: RealNet: A Feature Selection Network with Realistic Synthetic Anomaly for Anomaly Detection 论文地址：https://arxiv.org/abs/2403.05897 论文代码：https://github.com/cnulab/RealNet Introduction   图像异 ………………………………